2019-05-09
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PCA的用途
主成分分析基本上是将可能相关变量的一组观察转换为线性不相关变量的一组值的统计过程。
以这样的方式选择每个主成分，使得它将描述大部分仍然可用的方差，并且所有这些主成分彼此正交。在所有主成分中，第一主成分具有最大方差。
PCA的用途：
- 它用于查找数据中变量之间的相互关系。
- 它用于解释和可视化数据。
- 随着变量数量的减少，它使得进一步的分析变得更加简单。
- 它通常用于可视化人口之间的遗传距离和相关性。
这些基本上在方形对称矩阵上执行。它可以是纯正的平方和交叉乘积矩阵或协方差矩阵或相关矩阵。如果个体方差差异很大，则使用相关矩阵。
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