pca图解读_干货！手把手一步一步解读PCA分析，逃学博士尽力了！

最新推荐文章于 2025-05-20 09:21:37 发布

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#pca图解读

本文通过一个实例详细介绍了PCA（主元分析）的步骤，包括数据获取、数据中心化、PCA分析和结果解读。通过虚构的基因数据，展示了PCA如何找到数据的主要成分，并解释了特征值和变异在PCA中的作用。最后，讨论了PCA在保留原始数据信息方面的效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

01 引言

之前发了几篇文章关于矩阵中特征向量和PCA主元分析的文章，大家反响不错。当时并没有涉及到数学运算，只是大概讲了讲原理。

这篇文章我们一起来一步一步解读

PCA的计算过程
如何用Python实现PCA分析

准备就绪

02 第一步：数据获取

第一步，大量的数据收集是必须的。手边此时并没有数据，就通过python自己制造点数据吧。

构造数据框架

我们的项目计划是看看 白种人和黄种人的基因差别。

gene = ['gene' + str(i) for i in range(1, 101)] #创造100个基因

白种人取5人(Wh1 到 Wh5)和黄种人取5人(Ye1 到 Ye5)。

whit

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