PCA：从入门到入门 - 知乎
PCA，Principle Component Analysis，就是一种较为简单和普遍的降维方法—— 2 PCA 一句话定义：通过线性线性变换，将数据映射到低维的子空间中的降维方法，期间尽可能防止信息丢失 …
科学确定指标权重_PCA - 知乎
用PCA进行特征权重设计主要有三步： 第一步：确定主成分的数量 输入源最好和上篇 科学确定指标权重_AHP 中的输入源保持一致，输入一个相关系数矩阵，然后通过平行分析法确定主成分 …
转录组PCA图绘制? - 知乎
Nov 8, 2024 · 已经获得PC1和PC2数据，怎么绘制好看的PCA图啊，什么都不懂老师让分析和绘制转录组数据
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？
主元分析也就是PCA，主要用于数据降维。 1 什么是降维？ 比如说有如下的房价数据： 这种一维数据可以直接放在实数轴上：
什么是分子胶，和PROTAC有什么区别？靶向蛋白降解剂的原理及 …
图2：泛素介导的蛋白质降解过程 [1] PROTAC，即 蛋白水解靶向嵌合物，就利用了这一天然的蛋白降解机制。作为一种双功能分子， PROTAC由三个关键结构成分组成：一侧分子区域可结 …
塑胶材料篇：工程塑料中的高富帅--聚碳酸酯（PC）
Sep 2, 2024 · 一、工程塑料简介 所谓工程塑料，即可替代金属被用做工业零件或外壳材料的工业用塑料。工程塑料需要具有优良的综合性能，与通用塑料相比，其在机械性能、耐热性、耐久 …
PCA/APCS受体模型分析源解析，有谁做过这方面的吗？我有点不 …
这块我的理解是，先用spss得到各 因子得分 fac，然后计算浓度为0时候的标准化得分，也就是把各组份 负的均值除以 标准差 带入矩阵，计算得到fac0 然后fac1减去fac0就是acps，不同因子 …
如何进行PCA分析？ - 知乎
PCA告诉我们的是，我们预先确定的x轴和y轴对于描述我们选择的数据并不是那么有意义。 因为所选数据的分布角度大约是45度，所以选择u1和u2作为坐标轴比选择x和y更有意义。
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ 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，主成分分析作用是什么？
主成分分析（PCA）的原理谁懂的？可以讲解下？ - 知乎
PCA （Principal Components Analysis） PCA算法（Principal Components Analysis）,又称主成分分析技术，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。