主成分分析（Principal Component Analysis，PCA)，一种线性降维的方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。
本期3D主成分分析教程已发表，请从一下链接查收：
“小杜的生信筆記” 公众号、知乎、简书、B站平台，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料！
本期内容为[R语言可视化-精美图形绘制系列]--主成分分析（PCA） 主成分分析：PCA（Principal Co...
本期内容为[R语言可视化-精美图形绘制系列]--主成分分析（PCA） 主成分分析：PCA（Principal Co...
图形只是数据可视化的一种形式，最终还得回归初衷！ 主成分分析（Principal Component Analys...
R实现主成分分析 如何使用prcomp()函数来做PCA 如何使用基础图形和ggplot2绘制PCA图 如何确定每...
学习利用prcomp()进行PCA（主成分分析）利用base graghics和ggplot2来绘制PCA图确定每...
主成分分析(PCA, Principal Component Analysis) 主成分分析算法(PCA)是最流行...
PCA PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回...
转自博文--主成分分析PCA 概述 “主成分分析（Principal Component Analysis，PCA...
简介 最近在3d face模型生成研究中，经常使用PCA，所以就把PCA的学习记录了下来。主成分分析（PCA， P...
什么是主成分分析 主成分分析的概念 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）...
本文标题：3D 主成分分析教程(PCA) | 图形绘制
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/egoccrtx.html
网友评论