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  • 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
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  • 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？
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    虽然PCA和RDA分析及绘图都写过教程，但是对于结果的解释都没有写的很详细，刚好最近有人询问怎样使用FactoMineR factoextra包进行PCA分析。所以使用 R统计绘图-环境因子相关性热图 中的不同土壤环境因子数据进行PCA绘图和结果解读推文。 一、 数据准备
  • 怎么理解probabilistic pca？ - 知乎
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  • 谁能通俗易懂地解释一下Principal component analysis （PCA)？
    PCA原理类似，就是在找一个个新的坐标维，让高维数据可以在少量的几个坐标维上投影保留原有数据尽量多的variation。 第一个维度抽完后，再在没解释完的residual里面抽第二个第三个维度等等。 这样可以用较少的维度描述原有高维数据的大部分信息。
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  • Probabilistic PCA 和 Factor Analysis 有什么区别吗？
    Probabilistic PCA（PPCA）和Factor Analysis（FA）都是降维方法，且都基于潜在变量模型，但它们在误差项的假设上有所不同 1 误差项的协方差矩阵： - PPCA： 假设误差项的协方差矩阵是常数乘以单位矩阵，即 \sigma^2 I ，其中 \sigma^2 是常数， I 是单位矩阵。
  • 知乎 - 有问题，就会有答案
    什么是主成分分析？ 主成分分析（PCA）是一种用于数据降维、特征选择的统计分析方法，目的是减少数据的维度，同时保留尽





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