상관 및 공분산 행렬에 대한 PCA여보세요,
나는 전문 사용자가 아니므로 저에게 부드럽게 대해주십시오.
JMP14에서 표준화된 데이터(2개 변수 포함)에 대해 PCA를 수행했으며 두 개의 점수 플롯이 PC1 축에서 거의 미러링된다는 점에 주목했습니다.왜 이런 식으로 반영됩니까?(또한 그것들은 완벽한 반사가 아닙니다.왜 이런거야?)
해석학창Re: 상관 및 공분산 행렬에 대한 PCA죄송합니다. "거울 이미지"가 상관 행렬과 공분산 행렬에서 수행되는 PCA를 참조한다는 점을 지적했어야 했습니다.
Re: 상관 및 공분산 행렬에 대한 PCA공분산은 기본 수량이지만 가장 큰 척도와 범위를 가진 측도가 분석을 지배합니다. 먼저 센터링 및 스케일링을 수행하면 몇 가지 변수가 우세한 것을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 먼저 데이터를 표준화했으므로 공분산 및 상관 결과가 유사합니다.
