结果如下： 搞了半天结果不是很一样啊！分析一下吧！ sklearn中的PCA是通过svd_flip函数实现的，sklearn对奇异值分解结果进行了一个处理，因为ui*σi*vi=(-ui)*σi*(-vi)，也就是u和v同时取反得到的结果是一样的，而这会导致通过PCA降维得到不一样的结果（虽然都是正确的）。

前言. PCA，全称 Principal Component Analysis ，中文称为 主成分分析 ，是一种常用的 数据降维 技术。 它的主要目的是通过线性变换，将原始数据转换到一个新的坐标系中，使得数据的主要信息 （方差）集中在少数几个维度上，从而实现数据降维、去噪或可视化。 请注意：PCA 的使用前提本质上是变量 ...

文章浏览阅读7.1w次，点赞318次，收藏616次。主成分分析（Principal components analysis）PCA是一个很重要的降维算法，可以用来降噪、消除冗余信息等，只要和数据打交道几乎是必学的。它需要一些前置知识，我自己学的时候总是一知半解，后来才知道是这些前置知识基础没打牢固，为了彻底搞明白，我 ...

pca的数学定义是：一个正交化 线性变换，把数据变换到一个新的坐标系统中，使得这一数据的任何投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推 [5] 。. 定义一个 的矩阵, 为去平均值（以平均值为中心移动至原点）的数据，其行 …

主成分分析简介. 主成分分析 (PCA, principal component analysis)是一种数学降维方法, 利用 正交变换 (orthogonal transformation)把一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量，也称为主成分，从而利用新变量在更小的维度下展示数据的特征。. 主成分是原有变量的线性组合，其数目不多于原始变量。

2025年3月5日 · 1. pca 是什么？ 主成分分析（pca）是一种无监督学习方法，旨在通过线性变换将原始的高维数据映射到一个低维空间，同时尽可能保留数据的方差（即信息量）。简单来说，pca 的目标是找到一组新的坐标轴（称为主成分），这些坐标轴能够捕捉数据中最大的变异性，并用更少的维度来近似表示原始 ...

2024年3月15日 · 文章浏览阅读4.4w次，点赞49次，收藏141次。本文详细介绍了主成分分析（pca）的概念、推导过程，包括pca的思路、降维步骤和一个实际例子，以及pca在减少预测变量、去除噪声和简化数据中的应用。

2019年12月3日 · 1. 简介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。首先利用线性变换，...

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…

主成分分析 (pca) 是一种类似线性判别分析 (lda) 的降维技术。 与 lda 相反，主成分分析 (pca) 并不局限于监督学习任务。 对于无监督学习任务，这意味着主成分分析 (pca) 可以降维而无需考虑类标签或类别。 主成分分析 (pca) 还与因子分析密切相关。