主成分分析法通俗理解
答：深入浅出揭秘PCA：主成分分析的通俗解析 在数据科学的海洋中，PCA（主成分分析）就像一座桥梁，连接着复杂的数据世界与易于理解的直观概念。让我们一起跟随CrossValidated的顶级答主amoeba，以一场家庭聚餐为线索，逐步揭示PCA的奥秘。想象一下，你面对的是祖孙三代，从曾祖母到最年轻的女儿，逐个讲解PCA的...
答：主成分分析。它是一种重要的多元统计分析方法，旨在通过正交变换将原始数据集中的多个变量转化为少数几个主成分，以揭示数据的主要特征和结构。其核心思想是寻找一个最优坐标轴系统，使得数据的变异性在这些坐标轴上以最大化方式呈现。详细解释如下：主成分分析是一种降维技术。在多元数据分析中，当数据集...
答：主成分分析法（PCA）是一种统计方法，通过适当的数学变换，将原始变量转换成线性组合的新变量，这些新变量称为主成分。选取的主成分能够反映原变量的大部分信息，并且彼此之间不相关。这种方法可以有效地降低数据的维度，减少冗余和噪音，同时尽可能地保留原始数据的主要特征。主成分分析法的核心思想是什么？...
答：1. 主成分分析（PCA）是一种统计手段，其目的是通过正交变换将可能存在相关性的多个变量转换成线性不相关的变量，这些变量被称为主成分。2. 在研究课题中，为了获得全面的理解，我们经常会收集许多相关的变量或因素。每个变量都在一定程度上表征了课题的某些特性。3. 主成分分析最初由K.皮尔森提出，用于...
答：主成分分析，是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量或因素，因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析法原理 在用统计分析方法研究多变量的课题...
答：主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析（principal components analysis,PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二...
答：主成分分析法在多个领域中都有广泛应用，包括但不限于人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模和数理分析等。该方法是一种多变量分析技术，其基本目的是通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换成若干线性不相关的变量，这些变量被称为主成分。在实际问题研究中，为了全面分析问题，我们经常会...
答：主成分分析（PCA）是一种统计方法，旨在通过转换一组可能相关的变量为一组线性不相关的变量，即主成分，来简化数据集的复杂性。以下是主成分分析的步骤：1. 数据标准化：对原始数据集进行标准化处理，确保每个变量具有相同的尺度。2. 计算相关系数：确定变量间的线性关系，通过计算它们之间的相关系数来...
答：1. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种多元统计技术，旨在通过线性转换减少数据的变量数量，同时保留数据中的大部分重要信息。2. 这种方法常用于数据降维，即从多个可能相关的变量中提取出几个彼此独立的主成分，这样可以在不损失重要信息的前提下简化数据集。3. 在实际应用中，我们可能...
答：实际上，SVD（奇异值分解）是PCA更高效且准确的工具，它能直接给出矩阵的主成分，显示了数据的内在结构和非负性。总的来说，主成分分析是数据科学中不可或缺的一部分，它揭示了变量间复杂关系的秘密，帮助我们以更简洁的形式理解数据，为后续分析和决策提供了强有力的支持。
网友评论：
宓转18984042844：
什么是主成分分析方法? -
37408柴东
：[答案] 主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标.在统计学中,主成分分析(principal components analysis,PCA)是一种简化数据集的技术.它是一个线性变换.这个变换把数据变换...
宓转18984042844：
主成分分析与因子分析的区别和联系 -
37408柴东
： 以下是我自己通俗的理解哈. 主成分分析,就是多个变量综合起来反应一个指标,要把这个指标找出来. 因子分析就是其实潜在的有几个指标,而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果. 因子分析不好理解是吧,举个例子:给人做智力测验,得到了算数成绩,迷宫成绩,脑筋急转弯成绩等等.但这些成绩是由潜在的因子即这个人的记忆力、反应能力等等方面综合作用出来的.
宓转18984042844：
谁能用通俗易懂的语言讲解一下什么是PCA主成分分析 -
37408柴东
： 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法.又称主分量分析. 在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息. 主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形.信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量.
宓转18984042844：
什么是主成分分析方法 -
37408柴东
： 什么是主成分分析方法主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标. 在统计学中,主成分分析(principal components analysis,PCA)是一种简化数据集的技术.它是一个线性变换.这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推.主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征.这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的.这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面.但是,这也不是一定的,要视具体应用而定.
宓转18984042844：
主成分分析有什么用? -
37408柴东
：[答案] 主成分分析最主要的用途在于“降维”. 举个例子,你要做一项分析,选中了20个指标,你觉得都很重要,但是20个指标对于你的分析确实太过繁琐,这时候,你就可以采用主成分分析的方法进行降维. 20个指标之间会有这样那样的相互关系,相互...
宓转18984042844：
spss主成分分析哪些主成分
37408柴东
： 主成分分析可以理解为一种数据的处理理论,也可以理解为一种应用方法.而因子分析则可以理解为一种应用方法,因为做因子分析采用的比较多的就是用主成分分析的方...
宓转18984042844：
主成分分析,聚类分析,因子分析的基本思想以及他们各自的优缺点. -
37408柴东
：[答案] 主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关. 因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多...
宓转18984042844：
主成分分析和因子分析的不同点为 -
37408柴东
： 因子分析与主成分分析的异同点:都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下,减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大 主成分分析仅仅是变量变换,而因子分析需要构造因子模型.主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量,即主成分;因子分析:潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量.
宓转18984042844：
主元分析法是什么? -
37408柴东
： 主元分析法(PCA)是目前基于多元统计过程控制的故障诊断技术的核心,是基于原始数据空间,通过构造一组新的潜隐变量来降低原始数据空间的维数,再从新的映射空间抽取主要变化信息,提取统计特征,从而构成对原始数据空间特性的理解. 主元分析法的基本思路是:寻找一组新变量来代替原变量,新变量是原变量的线性组合.从优化的角度看,新变量的个数要比原变量少,并且最大限度地携带原变量的有用信息,且新变量之间互不相关.其内容包括主元的定义和获取,以及通过主元的数据重构.
宓转18984042844：
主成分分析法 评价值能反映什么 -
37408柴东
： 主成分分析法和层次分析法异同 1.基于e79fa5e98193e78988e69d8331333431346435相关性分析的指标筛选原理两个指标之间的相关系数,反映了两个指标之间的相关性.相关系数越大,两个指标反映的信息相关性就越高.而为了使评价指标...
