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PCA分析中,主成分PC1PC2的值是怎么算出来的?求统计学大神,本人小白,望详细通俗点
更新时间: 2025-08-30 15:48:02
3人问答
问题描述:

PCA分析中,主成分PC1PC2的值是怎么算出来的?

求统计学大神,本人小白,望详细通俗点

潘剑峰回答:
  Ok!小神来了!   PCA的原理就是维数投影,通俗的说可以把3维或者更高维数投影到2维或者1维坐标上,你说的PC1和PC2,就是他的主元得分,三维的点投影到二维的位置就是主元得分,其次怎么确定投影坐标的维数呢,需要一个累计贡献率去做,比如保证百分之85的信息,再去确定其坐标维数,计算的话,先算协方差,然后确定特征向量和特征值,通过累计贡献率算维数,然后原有数据乘以特征矩阵得到得分值,具体的你可以看看文献内容.手打的不容易哈···
刘立黎回答:
  非常谢谢!有没有推荐的书本或者文献?
潘剑峰回答:
  没看到…我推荐你直接看些外文,他们写的很详细,这些比书强
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