如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
最后，附上生成上文中动画的 原文 Making sense of principal component analysis, eigenvectors & eigenvalues 本文由原作者 amoeba 以 cc by-sa 3.0 with attribution required 许可授权论智编译，如需 …
Principal Component Analysis(主成分分析) - 知乎
Principal Component Analysis (主成分分析) 大野人007 数据科学家，公众号《kaggle竞赛宝典》 收录于 · 机器学习基础（Notes阅读）
谁能通俗易懂地解释一下Principal component analysis （PCA)？
Nov 19, 2018 · 数学上，原始数据与PCA隐变量重构的数据之间的误差最小； 几何上，寻找原始数据方差最大的方向； 概率上，假设不存在系统噪声与测量噪声， 隐变量 服从标准正态分布，原始数据服从 …
如何理解稀疏主成分分析 (Sparse Principal Component Analysis)?
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 [Math Processing Error] 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 …
想要学习主成分分析，有哪些书籍或者教程推荐吗？ - 知乎
Mar 4, 2023 · Jolliffe, I. T. (2002). Principal Component Analysis. Springer. 这是主成分分析领域的经典书籍，涵盖了主成分分析的基本理论和应用。 书中以易懂的方式介绍了主成分分析的概念、方法和应 …
主成分分析（Principal Component Analysis）算是机器学习吗?
May 28, 2019 · 如果NMF/t-SNE 这些算的话, PCA似乎也得算?? 毕竟都是dimensionality reduction/manifold learning 不过如果这样的话, 是不是特别naive的 算法 也算机器学习? 取个模也算降 …
PCA图怎么看？ - 知乎
本期主角-PCA图。 主成分分析方法 (Principal Component Analysis, PCA) 是一种使用广泛的机器学习数据降维算法，其将高维数据投影到低维空间（通常是二维或三维），但保留数据的主要特征。PCA图 …
分析建构效度，主成分分析 VS 主成分因子分析，探索性因子分析 VS 验 …
在心理学、社会学、经济学等学科领域，数据分析是研究的重要组成部分。在众多数据分析方法中，主成分分析（PCA）、主成分因子分析、探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）是四种常用 …
独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别在哪里？ - 知乎
书上写的是：1. 主成分分析假设源信号间彼此非相关，独立成分分析假设源信号间彼此独立。2. 主成分分析认…
在主成分分析法中，是否对样本容量的多少有规定？样本容量是不是越 …
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 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 …