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 …

PCA最常见的应用是降维，为什么PCA能降维？ 假设你有 3 个维度，经过PCA 分析后发现第 1 主成分贡献80% 信息（方差），第 2 主成分贡献18% 信息（方差），第 3 主成分只贡献 2% 信息（ …

Bartlett 球形检验用于检验变量之间是否存在足够的相关性，从而来支持 PCA H₀（原假设）：相关矩阵是单位矩阵，也就是变量间无相关性，不适合 PCA H₁（备择假设）：变量之间存在相关 …

27 Aib 2022 · 根据PCA分析的目的，有时专家审稿会要求对原始变量进行Bartlett's test of sphericity (球形检验)和Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO采样充分性检 …

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 …

数据质量评价 第一张图：PCA图，使用fviz pca ind函数。 PCA直观可以看到干预组和对照组完全没有分开，样本是按照3个批次来聚类的，数据存在很明显的批次效应。

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：

1901年，卡尔·皮尔逊 (Karl Pearson)被认为是PCA的创始人，但随着计算机可用性的提高，PCA得到了普及，这使得多元统计计算成为可能。 PCA对于可视化和探索高维数据集或具有许多特征 …

做主成分分析（PCA），是不是数据服从高斯分布效果才好？ 做主成分分析（PCA），是不是数据服从高斯分布效果才好？如果是，为什么会这样？服从其它的分布行不行？比如均匀分布（分 …