目录前言一、从目的出发1.导入数据二、项目开启1.导入数据2.预览数据

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主成分分析主成分分析(PCA)的基本介绍PCA常用的参数标准化特征值和特征向量载荷得分R语言实现PCA分析逐步计算PCA分析中的参数prcomp函数princomp函数自定义函数实现PCA分析及其可视化  咱们常提到的PCA分析全称是PrincipalComponentsAnalysis，即主成分分析，这是降维中最常见的一种方法。我相信，数据维度大家应该都比较清楚，这里就不再一一赘述。因此，与大家分享下PCA分析的基本知识，以及如何利用R语言计算PCA的相关参数，最后我把数据处理及其可视化的整个过程打包成函数，便于新手直接套用，同时也希望能给已经入门的同学在学习自定义函数的过程提供一定的帮助。

主成分分析主成分分析(PCA)的基本介绍PCA常用的参数标准化特征值和特征向量载荷得分R语言实现PCA分析逐步计算PCA分析中的参数prcomp函数princomp函数自定义函数实现PCA分析及其可视化  咱们常提到的PCA分析全称是PrincipalComponentsAnalysis，即主成分分析，这是降维中最常见的一种方法。我相信，数据维度大家应该都比较清楚，这里就不再一一赘述。因此，与大家分享下PCA分析的基本知识，以及如何利用R语言计算PCA的相关参数，最后我把数据处理及其可视化的整个过程打包成函数，便于新手直接套用，同时也希望能给已经入门的同学在学习自定义函数的过程提供一定的帮助。

【原理】PCA算法原理1.PCA算法PCA(principalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方差最大的方向作为坐标轴方向，因为数据的最大方差给出了数据的最重要的信息。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法，第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差次大的方向。重复该过程，重复次数为原始数据的特征维数。通过这种方式获得的新的坐标系，我们发现，大部分方差都包含在前面几个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为0,。于是，我们可以忽略余下的坐标轴，只保

【原理】PCA算法原理1.PCA算法PCA(principalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方差最大的方向作为坐标轴方向，因为数据的最大方差给出了数据的最重要的信息。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法，第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差次大的方向。重复该过程，重复次数为原始数据的特征维数。通过这种方式获得的新的坐标系，我们发现，大部分方差都包含在前面几个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为0,。于是，我们可以忽略余下的坐标轴，只保

🤵‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1分析目标2.2数据集介绍2.3技术工具3.算法理论4.实验过程4.1数据探索4.2PCA主成分分析4.3构建模型5.总结源代码摘要        葡萄酒作为世界上最早的饮料酒之一，其品质和文化早已被人们所认可。据统计2021年，全球葡萄酒产量260亿升，较2020年下降了近1%，至此已连续3年略低于10年平均水平。由于我国本土葡萄酒长期以来受到进口葡萄酒的冲击及2020年疫情期间节日聚会、家庭餐会均被取

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PCA（主成分分析法）的Python代码实现（numpy，sklearn）语言描述算法描述示例1使用numpy降维2直接使用sklearn中的PCA进行降维语言描述PCA设法将原来众多具有一定相关性的属性（比如p个属性），重新组合成一组相互无关的综合属性来代替原属性。通常数学上的处理就是将原来p个属性做线性组合，作为新的综合属性。PCA中的线性变换等价于坐标变换，变换的目的是使nnn个样本点在新坐标轴y1y_1y1​上的离散程度（方差）最大，这样变量y1y_1y1​就代表了原始数据的绝大部分信息，即使忽略y2y_2y2​也无损大局，从而把两个指标压缩成一个指标。从几何上看，找主成分的问题就是找

PCA（主成分分析法）的Python代码实现（numpy，sklearn）语言描述算法描述示例1使用numpy降维2直接使用sklearn中的PCA进行降维语言描述PCA设法将原来众多具有一定相关性的属性（比如p个属性），重新组合成一组相互无关的综合属性来代替原属性。通常数学上的处理就是将原来p个属性做线性组合，作为新的综合属性。PCA中的线性变换等价于坐标变换，变换的目的是使nnn个样本点在新坐标轴y1y_1y1​上的离散程度（方差）最大，这样变量y1y_1y1​就代表了原始数据的绝大部分信息，即使忽略y2y_2y2​也无损大局，从而把两个指标压缩成一个指标。从几何上看，找主成分的问题就是找