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1 / 5 2 / 5 3 / 5 4 / 5 5 / 5 ❮ ❯ 如何通俗易懂地讲解什么是 pca（主成分分析）？ 博主没学过数理统计，最近看 paper 经常遇到，但是网上的讲解太专业看不懂，谁能通俗易懂的讲解一下，主成分分析作用是什么？ Pca结果图主要由5个部分组成 ①第一主成分坐标轴及主成分贡献率主成分贡献率，即每个主成分的方差在这一组变量中的总方差中所占的比例 ②纵坐标为第二主成分坐标及主成分贡献率 ③分组，图中分 … 在pca得分图中，横坐标（通常是pc1）和纵坐标（通常是pc2）代表的是两个主要的主成分。 这些主成分为了解释数据的最大方差而被提取出来。 具体来说： 正负值并不直接提供关于样本的具体意义的 … Pca主成分 | 图源新医谷 认识了“主成分”以后，pca的概念就很容易理解了！ pca——就是以“降维”为核心，把多指标的数据用少数几个综合指标（主成分）替代，还原数据最本质特征的数据处理方式。 … 变量经过pca后得到的主成分通常在多个原始变量上都不为 0 ，这导致进行pca后的主成分的含义较为模糊，给数据分析带来了一定难度，因此zou等（2006）提出的一种新的主成分分析方法，稀疏主成 … R语言做pca主成分分析时，怎么把离群样本剔除？ 比如我做生信分析，处理一个数据，行是样本，列是gene，最后画出的图看出有离群样本，但是怎么通过代码把样本提出来呢？ 有没有大佬教教 显示全 … 一般pca降维非线性数据的效果似乎只是对高维数据做了下在低维空间的投影。 四：总结 这篇文章主要讲述了3种降维技术对非线性数据的降维处理， 我们可以感受到kpca算法在选择恰当的核函数时， … 主成分分析（pca）主成分维度怎么选择？ 想请教一下各位大神，在主成分分析中，对于n阶方阵从其特征向量中提取k个主特征向量，这里我想问一下，这个k值是怎么设定的？ 有人说是盖尔圆盘定理确 … ...