生信分析FAQ汇总

主成分分析（PCA）是一种强大的维度降低技术，但在进行PCA之前，考虑样本的以下注意事项是很重要的： 1.标准化/归一化： PCA对变量的尺度敏感。在进行PCA之前，通常需要将每个特征标准化，使其均值为0，标准差为1。 2.缺失值： PCA不能直接处理有缺失值的数据。你需要决定如何处理这

一、主成分分析的缺点： 1.数据的解释性：主成分分析可以将高维数据降维到低维空间，但降维后的主成分往往难以解释。主成分是原始变量的线性组合，其含义可能不直观，难以解释给定主成分的贡献。 2.数据的丢失：主成分分析是通过保留方差最大的主成分来降维，但这可能导致一些次要但有意义的信息被丢

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和因子分析（Factor Analysis）是常用的多变量数据分析方法，用于降维和提取数据的主要信息。它们在某些方面有相似之处，但也有一些明显的区别： 1.主成分分析（PCA）：目标：主成分分析的目标是通过线

第一主成分和主成分得分不是一回事： 1.第一主成分（First Principal Component）：第一主成分是在PCA中具有最大方差的主成分。它是原始数据在新的坐标系中的投影方向，也可以理解为原始数据中最能解释数据变异性的方向。第一主成分的方向是通过最大化投影方差来确定的，它是原

主成分分析得分图的横轴和纵轴分别表示不同的主成分。每个样本在主成分空间中的位置由其在各个主成分上的得分决定。得分可以通过将原始数据投影到主成分上得到。通常，得分越大表示样本在该主成分上的贡献越大。主成分分析得分图可以帮助我们理解数据的结构和样本之间的关系。具体来说，它可以提供以下信息：

主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种无监督的统计技术，其目的是在数据中识别主要的变化模式或方向。因此，PCA并不需要因变量。其主要目标是减少数据的维度，同时尽量保留数据中的大部分变异性。 PCA的主要目的是将多维数据转换到新的坐标系统中，这些

主成分分析(PCA)和因子分析(FA)是常用的多变量统计分析方法，用于降维和提取数据中的主要信息。虽然它们都可以用于数据降维，但它们在目标、假设和应用方面存在一些不同之处。下面是PCA和FA之间的主要区别：一、主成分分析(PCA)： 1.目标： PCA的主要目标是通过线性变换将原始变量

在进行主成分分析时，我们会得到每个样本在每个主成分上的得分，这些得分可以用来表示样本在不同主成分上的贡献程度。但是，综合得分的大小并不一定代表好坏，而是要根据具体的研究目的和数据特点来进行判断。在某些情况下，较大的综合得分可能表示样本在数据中的重要性较高，或者样本在主成分空间中的位置较为

当进行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）后，我们可以通过以下几个步骤来确定哪些原变量对于主成分的贡献较大，即哪些因子比较重要： 1.查看主成分的贡献率（explained variance ratio）：主成分分析会生成一系列的主成分，每个主成

在主成分分析（PCA）中，"主成分"是数据集中的正交线性组合，它们依次捕获了数据的最大方差。 1.第一个主成分捕获了数据中的最大方差。 2.第二个主成分捕获了剩余数据中的最大方差，且与第一个主成分正交。 3.依此类推，直到捕获所有的方差或达到所需的主成分数量。每个主成分都有与之关联

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