主成分分析碎石图解释

主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，用于处理多变量数据。它的基本思想是通过线性变换将原始变量转换为一组新的互相无关的变量，称为主成分。这些主成分是原始变量的线性组合，按照方差的大小排序，第一主成分解释了原始数据中最大的方差，第二主成分解释了剩余方差中的最大部分，依此类推。通过选择前几个主成分，我们可以实现对数据的降维处理。

碎石图是一种可视化工具，用于解释主成分分析的结果。它显示了每个主成分所解释的方差的比例。通常，我们会选择解释方差比例较高的主成分作为保留的主成分，因为它们能够更好地保留原始数据的信息。

通过主成分分析，我们可以将原始数据中的多个变量转化为较少的主成分，从而减少数据的维度。这有助于简化数据分析过程，提高计算效率，并去除多余的特征，减少过拟合的可能性。同时，主成分分析还可以帮助我们理解数据中的主要变化模式，并提供一种可视化的方式来展示数据的结构。

总之，主成分分析通过线性变换将原始变量转换为一组互相无关的主成分，实现了对多变量数据的降维处理。碎石图则是一种可视化工具，用于解释主成分分析的结果。
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- *3* [主成分分析——PCA降维Python实现及碎石图](https://blog.csdn.net/m0_72662900/article/details/127166134)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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