
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA(主成分分析)? - 知乎
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,如需转载,请按许可条款规范转载。
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)
如何理解主成分分析的主成分得分? - 知乎
一、主成分分析:PCA(Principal Component Analysis) 1.1 PCA的数学定义 主成分分析 [1] :是一种常用的无监督学习方法,这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线 …
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 …
如何理解稀疏主成分分析 (Sparse Principal Component Analysis)?
稀疏主成分分析简介 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 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)提出的一种新的主成分 …
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 …
独立成分分析 ( ICA ) 与主成分分析 ( PCA ) 的区别在哪里? - 知乎
统计学 数据分析 数据处理 Principal Component Analysis 信号与系统
谁能通俗易懂地解释一下Principal component analysis (PCA)?
Nov 19, 2018 · 谁能通俗易懂地解释一下Principal component analysis (PCA)? 小蓝星 · undefined 来自知友的真实反馈 关注者
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 …
pca钠跟pca锌的区别是什么? - 知乎
Nov 17, 2020 · PCA钠 属于天然保湿因子,主要是保湿的功效; PCA锌因为含有锌离子,除了保湿的功效外,还有控油和收敛的作用。控油是通过调节毛囊 皮脂腺 的分泌,收敛是通过刺激 立毛肌 的受 …