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Principal 成分分析(PCA principal成分分析(主成分分析，PCA)，又称主成分分析或principal/12 。在多元统计分析中，principal成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术 。

1、主 成分 分析(PCA【pca主成分分析python】principal成分分析(主成分分析，PCA) ， 又称主成分分析或principal成分regression- 。PCA通过线性变换将原始数据转化为各维的一组线性独立表示，可用于提取数据的主要特征成分，常用于高维数据的降维 。这种降维的思想首先降低数据集的维数，同时保持数据集方差贡献最大的特征，最终使数据直观地呈现在二维坐标系中 。

【区别】PCA和PCoA都是降低数据维数的方法，但区别在于PCA是基于原始矩阵，而PCoA是基于原始矩阵计算出的距离矩阵 。所以PCA尽量保持数据中的变化，使点的位置不变，而PCoA尽量保证原始距离关系不变 ， 即原始数据中的点与点之间的距离尽可能与投影中的点与点之间的距离即结果相关 。

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1、主 成分 分析(PCAmain成分分析例:平均值为(1，3)的高斯分布，在(0.878，0.478)方向的标准差为3，在其正交方向的标准差为1 。这里黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成正比，以原分布的平均值为原点移动 。在多元统计分析中，principal成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术 。

这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分 。这样的低阶成分往往可以保留数据最重要的方面 。但是，这不是一定的，要看具体应用 。因为主成分 分析依赖于给定的数据，所以数据的准确性对分析的结果影响很大 。master成分分析是卡尔·皮尔逊在1901年为分析数据和建立数学模型而发明的 。主要方法是通过协方差矩阵的特征分解，得到数据的本金成分(即特征向量)及其权重(即本金-2 分析特征值3.2.2.1技术的方法) 。PCA是一种常用的数据降维方法 ， 应用于多元大样本的统计 。大量的统计数据可以提供丰富的信息，有利于规律的探索，但同时增加了其他非主要因素的干扰和问题的复杂性分析，增加了工作量，影响了结果的准确性分析 。所以用主成分-3 。对收集到的数据进行综合分析，降低分析的指标并尽量减少原指标所包含信息的损失，将多个变量(指标)变成少数几个能反映原多个变量大部分信息的综合指标 。

1、主 成分 分析(PCA这篇文章的目的是方便你自己的学习和复习 。请原谅错误，欢迎指出 。principal成分分析(PCA)是最常用的降维算法之一，也可用于数据压缩、冗余信息去除和噪声消除 。PCA的目的是找到一组低维数据来表示原始高维数据，保留原始数据中的主要信息 。比如有M个数据集，N维特征，我们想把N维特征降维为D维特征 ， 让损失的信息越少越好 。如何做到这一点？

5、主 成分 分析-PCA最近在3dface模型生成的研究中，经常用到PCA，所以记录了PCA的学习 。principal成分分析(PCA)为我们提供了一种压缩数据的方法，我们也可以把它看作是一种学习数据表示的无监督学习算法 。PCA学习低于原始维度的表示，并且还学习元素之间没有线性相关性的表示 。我们知道，一个经典的无监督学习任务是寻找数据的最佳表示 。

那么PCA就给我们提供了这样一个方法 。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，principal成分分析方法 ， 是应用最广泛的数据降维算法 。PCA的主要思想是将N维特征映射到K维特征，K维特征是全新的正交特征，也称为principal 成分，是由原来的N维特征重构而来 。PCA的工作是从原始空间中依次寻找一组相互正交的坐标轴，新坐标轴的选择与数据本身密切相关 。

6、主 成分 分析PCA先放个PCA图 。成分分析(主成分分析)听起来很蠢 。让我们看看PCA是谁！01降维？Lord 成分 分析字面意思是用Lord成分Lai分析data！弘志，什么是主成分？这不得不说一个关于“降维”的故事 。“学医应该是考研，考研应该是复试，复试应该是...到...复试不仅让考生心痛 ， 也让导师眼花缭乱 。
A主任终于决定用数据说话了！设置了“绩点、考研成绩、科研能力、笔试成绩、面试成绩、英语水平、奖学金、学科竞赛、部门职务”等9项指标(相当于从9个维度对5名考生进行评价) 。9个指标，9个变量 ， 9个维度，我的三维大脑处理不了 。9维好像不行，怎样才能把复杂的数据降维，用简单的方式表达出来分析？当然是用降维！降维是通过减少数据中的指标(或变量)来简化数据的过程 。

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