在principal 成分 analysis中，principal 成分 analysis是一种基本的数学分析方法，其实际应用非常广泛 。成分 分析法适用于哪些问题？Principal 成分分析是一种统计方法，因子分析法与主方法成分的区别在于，因子分析法增加了‘旋转’的功能，而主方法成分旨在集中更多的信息，谁能说说principal成分分析法 ， principal 成分 analysis的理论和计算已经成熟，但是principal 成分 analysis的应用还没有达到解决实际问题的成熟状态 。
1、不知道怎样计算权重?告诉你8种确定权重方法【主成分分析法视频,全局主成分分析法】计算重量是一种常用的分析方法 。在实际研究中，需要根据数据的特点进行选择 。例如，如果数据之间的波动是一种信息，那么可以考虑批评家权法或信息权法 。或者专家打分数据，那么可以用层次分析法或者优先图法 。列举了常用的权重计算方法 ， 并对各种权重计算方法的思路、一般原则和适用条件进行了比较 ， 以方便研究者选择科学的权重计算方法 。
因子分析法与主方法成分的区别在于，因子分析法增加了‘旋转’的功能 ， 而主方法成分旨在集中更多的信息 。“旋转”功能可以使因子更具解释性 。如果希望提取的因子具有可解释性，一般使用因子分析法more；并不是说main 成分的结果完全没有可解释性，只是有时候它的可解释性比较差，但是它的计算比较快，所以应用比较广泛 。
2、机器学习系列(十八main成分Analysis(PCA)在统计学领域有着广泛的应用 ， 也是一种重要的无监督机器学习算法 。主成分分析主要用于数据降维 。在机器学习中，降维是一种重要的预处理操作 。通过降维，可以找到易于人类理解的特征，提取数据集的主要特征 。这样可以在不破坏数据整体特征的情况下减少待处理的数据量，提高算法的效率 。主成分分析广泛应用于可视化和去噪 。
一个简单的处理方法就是只取特征1或者特征2，从而达到降维的目的:而且很明显，取特征1会比特征2有更好的区分度(更大的样本间距) 。但是，有没有更好的降维方法呢？考虑这样一条直线:此时将特征投影到红色直线上进行降维，显然更接近原始特征，更符合特征的原始分布 。
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