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pca主元分析,PCA分析结果解读

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请问，pca主成分分析中，pca主成分分析主成分分析(主成分分析 ， PCA)，是一个 。Apcs计算？主成分分析(PCA主成分分析(PCA))是最常见的降维算法，主成分分析与线性复习的比较:主成分分析与线性回归是两种不同的算法 。

1、主成成分 分析(PCA【pca主元分析,PCA分析结果解读】主成分分析(PCA)是最常见的降维算法 。在PCA中，我们需要做的是找到一个向量方向 。当我们将所有的数据投影到这个向量上时，我们希望投影的平均均方误差能够尽可能的小 。方向向量是经过原点的向量，投影误差是从特征向量到方向向量的垂直线的长度 。以下是对主成分分析问题的描述:问题是将维度数据降维，目标是求向量 。

使得总投影误差最小 。主成分分析与线性复习的比较:主成分分析与线性回归是两种不同的算法 。主成分分析最小化投影误差 ， 而线性回归试图最小化预测误差 。线性回归的目的是预测结果，但是主成分分析不做任何预测 。上图中，直线回归的误差(垂直于横轴投影)在左边，主成分分析的误差在右边(垂直于红线投影) 。

2、主成分 分析(PCA前面我们学习了一种有监督的降维方法，线性判别分析(LDA) 。LDA不仅是一种数据压缩方法，也是一种分类算法 。LDA将高维空间的数据投影到低维空间，通过最小化投影后每个类别的类内方差和类间均值差来寻找最佳投影空间 。本文介绍的主成分分析(PCA)也是一种降维技术 。与LDA不同，PCA是一种无监督的降维技术，所以PCA的主要思想也与LDA不同 。

3、请问 pca主成分 分析中,贡献率怎么计算?apcs计算?PCA用更少的M个特征代替原来的N个特征 ， 新的M个特征必须保证最大样本方差和独立性 。新特征是旧特征的线性组合，提供了解释结果的新框架 。PCA的原理是维度投影 。一般来说，三维或更高的zhi维可以投影到二维或一维坐标上 。PC1和PC2是主元 score，三维点投影到二维上的位置是主元 score 。其次，如何确定投影坐标的维数，需要一个累积贡献率，比如保证85%的信息 。要计算，先计算协方差，然后确定特征向量和特征值，通过累计贡献率计算维数，再将原始数据乘以特征值矩阵，得到得分 。具体可以看文献内容 。

4、 pca主成分 分析主成分分析(主成分分析，PCA)是一种统计方法 。通过正交变换 ， 将一组可能相关的变量变换成一组线性不相关的变量，变换后的变量称为主成分 。在实际项目中，为了全面分析该问题 ， 往往会提出许多与之相关的变量(或因子)，因为每个变量都不同程度地反映了这个项目的一些信息 。主成分分析首先由K. Pearson引入到非随机变量中，然后H. hotelling将这种方法推广到随机向量的情况 。
主成分分析基础数学分析方法，其实际应用范围很广，如人口学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数学分析等学科，是常用的多变量 。主成分分析试图将许多相关的指标(如P指标)重新组合成一组新的不相关的综合指标来代替原来的指标 。

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