PCA降维后，画的散点图横纵坐标应该如何命名啊

在进行PCA降维后，我们通常会选择保留的主成分（Principal Components）作为新的坐标轴。由于PCA降维是通过线性组合原始特征来构建新的特征，因此每个主成分都是由原始特征的线性组合得到的。

因此，选择哪些主成分作为坐标轴取决于它们的贡献程度，即它们解释原始数据方差的能力。通常，我们会选择解释方差最多的前几个主成分。

对于横纵坐标的命名，一般可以按照以下方式命名：

- 第一个主成分：PC1
- 第二个主成分：PC2
- 第三个主成分：PC3
- ...

如果只选择了两个主成分作为横纵坐标，则可以将第一个主成分作为横坐标（X轴）命名为PC1，第二个主成分作为纵坐标（Y轴）命名为PC2。

当然，具体的命名方式可以根据实际情况和需要进行调整，主要是要清晰明了地表示出所选主成分的含义。

相关问题

PCA降维后的散点图横纵坐标如何命名啊

当进行PCA降维后，散点图的横纵坐标可以根据降维后的主成分的含义来进行命名。这取决于数据集和具体的应用场景。以下是一些常见的命名方式：

1. 主成分的编号：可以直接使用主成分的编号作为横纵坐标的命名，例如PC1和PC2，PC3和PC4等。

2. 特征的名称：如果原始特征有明确的含义，可以使用原始特征的名称作为横纵坐标的命名。例如，如果原始特征是身高和体重，可以将降维后的主成分分别命名为"Height"和"Weight"。

3. 方差解释率：可以根据主成分解释的方差比例来进行命名。例如，如果第一个主成分解释了总方差的50%，可以将其命名为"PC1 (50% Variance)"。

4. 业务含义：根据具体应用场景，可以根据主成分在业务上的含义来进行命名。例如，如果主成分代表销售额和利润，可以将其命名为"Revenue"和"Profit"等。

请根据你的具体数据集和应用场景来选择最合适的命名方式，以便更好地理解和解释散点图中的数据。

PCA降维散点图对其可视化，横纵坐标如何命名

在使用PCA进行降维后，可以使用散点图来可视化降维后的数据。横纵坐标的命名通常需要根据具体的数据和降维目的来确定。

一种常见的命名方式是使用主成分的编号或名称作为坐标轴的标签。例如，如果使用PCA得到了两个主成分，可以将第一个主成分对应的坐标作为横轴，第二个主成分对应的坐标作为纵轴。

另一种命名方式是根据原始数据特征的名称来命名坐标轴。在这种情况下，需要选择两个最相关的特征作为横纵坐标。例如，如果原始数据包含身高和体重两个特征，可以将身高作为横轴，体重作为纵轴。

需要根据具体情况来确定横纵坐标的命名方式，并确保命名能够清晰地反映降维后数据的含义和特征。同时，还可以添加坐标轴的单位或额外的说明，以便更好地理解和解释可视化结果。