主成分分析后如何处理数据？

在完成主成分分析（PCA）后，数据已经被转换到了由主成分定义的新的坐标系统中。在处理这些主成分数据时，我们可以采取以下几个步骤：

1.选择主成分的数量：

基于方差解释的累积百分比或特定的需求，选择你想保留的主成分数量。通常，我们希望选择那些能解释大部分方差的主要主成分。

2.创建得分矩阵：

将原始数据与所选的主成分相乘（即特征向量）得到得分矩阵。这个得分矩阵代表了每个观测值在新的主成分空间中的位置。

3.解释主成分：

查看每个主成分与原始特征的载荷值，以理解这些主成分代表的是什么。较高的载荷值表示原始特征在该主成分中的重要性较大。

4.可视化：

如果你只选择了两个或三个主成分，可以将它们绘制在二维或三维空间中，以可视化数据的结构和模式。

5.后续分析：

将PCA的结果用作其他分析的输入。例如：

6.逆变换（如果需要）：

如果你希望将PCA空间的数据点或模式转换回原始空间，可以使用逆变换。但请注意，如果你在PCA中丢弃了一些主成分，这样的逆变换只能近似地恢复原始数据。

百泰派克生物科技--生物制品表征，多组学生物质谱检测优质服务商

相关服务：

主成分分析（ PCA）

提交需求

How to order?