PCA分析中,主成分PC1 PC2的值是怎么算出来的?
发布网友
发布时间：2022-04-30 02:27
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热心网友
时间：2022-06-29 07:12
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···追问非常谢谢！有没有推荐的书本或者文献？
追答没看到…我推荐你直接看些外文，他们写的很详细，这些比书强
