如何理解主成分分析的主成分得分？
主成分得分是指每个样本在主成分上的投影值，它们可以帮助我们理解样本在主成分中的位置和相对重要性。主成分得分越大，表示样本在该主成分方向上的贡献越大。
1.你可以将主成分得分视为每个数据点在新的主成分轴上的坐标。例如，第一个主成分得分表示每个数据点在第一个主成分（或第一个主要方向）上的位置。
2.得分可以帮助我们理解数据的结构和模式。例如，通过查看前两个主成分的得分，我们可以在二维空间中可视化数据，以发现群集或离群值。
3.主成分得分是原始数据的线性转换。这意味着，虽然得分是在新的坐标系统中表示的，但它们仍然包含原始数据的信息。每个主成分得分都是原始特征的加权组合。
4.在某些情况下，主要的几个主成分得分可以用作数据分析中的新特征，因为它们捕获了数据中的大部分方差，同时大大减少了维度。
主成分得分为我们提供了一个在新的、由主成分定义的坐标系统中表示数据的方法。这些得分可以用于可视化、进一步的数据分析或作为其他模型的输入。
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