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1. pca主成分分析结果解释

1、pca主成分分析结果解释

一般来说，研究中涉及一个变量，两个变量以及三个变量时，可以分别绘制成一维，二维，和三维空间图来展示结果。然而，涉及到多个变量时，结果过于复杂，无法准确的展示。这时，用到PCA分析的关键一步，降维。

PCA 全称是Principal Component Analysis，又叫 做主成分析 。是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分（原来变量的线性组合）。整体思想就是化繁为简，抓住问题关键，也就是降维思想。

从不同的侧面对数据的状况进行整体的反映。PCA全名principal component analysis，即主成分分析。主成分分析是一组变量通过正交变换转变成另一组变量的分析方法，来实现数据降维的目的，转换后得到的这一组变量，即是主成分。

主成分分析在分析复杂数据时尤为有用，比如 人脸识别 。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，从而更好的解释数据的变量的方法。

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