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📚多元统计之主成分分析(PCA)🧐

导读 数据分析的世界里,主成分分析(PCA) 是一款强大的工具,它通过降维来简化复杂数据集,帮助我们聚焦于最重要的信息!💡那么问题来了,提...

数据分析的世界里,主成分分析(PCA) 是一款强大的工具,它通过降维来简化复杂数据集,帮助我们聚焦于最重要的信息!💡

那么问题来了,提到 PCA 时,总会听到“贡献率”这个词,它到底是什么呢?✨ 它其实是用来衡量每个主成分能够解释原始数据变异程度的比例!换句话说,贡献率反映了某个主成分对整体数据变化的“重要性”。通常我们会选择那些累积贡献率达到80%或以上的前几个主成分,这样既能减少维度,又保留了主要信息。🎯

举个栗子:假如你有一组餐厅评分数据,包含价格、口味、环境等多个维度。通过 PCA 分析后,你会发现第一主成分可能占了60%的贡献率,而第二主成分占了25%,剩下的则分散在其他成分中。这时,你可以用这两个主成分代替原来的多个变量,既高效又直观!🌟

掌握 PCA 的贡献率,就像拥有了一把开启数据宝藏的钥匙!🔍赶紧学起来吧~