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？

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 …

主元分析也就是PCA，主要用于数据降维。 1 什么是降维？ 比如说有如下的房价数据： 这种一维数据可以直接放在实数轴上：

1、PCA的两种理解：最大化方差、最小化投影损失 这部分理解比较常见，公式的推导也比较容易，可以用拉格朗日乘子法发现两种理解的最终解相同。

c. 解释变异性：PCA得分图上的刻度数值还可以帮助解释数据集中的总变异性中有多少是由每个主成分贡献的。 第一主成分（PC1）通常解释最大比例的变异性，其后的主成分按解释变异性递减排序。

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 …

试试这几种办法： 1、剔除无关变量：可以先对变量进行筛选，剔除一些无关的变量。这样可以提高剩余变量的解释能力，进而提高主成分分析的贡献率。 2、增加样本量，可以增加数据的丰富度，有助于 …

2.1.1 PCA 主成分分析的计算过程是首先，对数据进行预处理，然后计算数据的相关系数，接着计算相关系数矩阵的特征值和特征向量，得到贡献率和累积贡献率。

1、黑白图像不是二维数据，用向量数据化图像，想象按行扫描，遇到的每一个像素都是向量的一个元素，像素个数就是向量维数； 2、对非常多的样本（比如多张人脸，很多个向量）， PCA 做的工作相 …