PCA分析与Python绘图

Question

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PCA Analysis with Python

我有这个data，它的尺寸是1940×4。它的行是读数或样本，而列是变量（温度、湿度、风速和压力）。我想用Python进行PCA分析并绘制其结果。如果我不知道如何利用PCA的一些技巧，但我不知道该怎么做。因此，我在这里寻找一个代码示例，通过它我可以在这种类型的数据集上用Python实现PCA分析，并了解如何解释PCA结果和如何绘制它们。最后，如何解释这些图。非常感谢。在

Answer 1

主成分分析对于降低数据集的维数非常有用。因为你的数据只包含四个变量，而且（据我所知）它们没有关联，所以我不认为主成分分析对任何实际分析都有价值。在

如果我错了，并且你真诚地期望一些变量是相关的，你可以使用PCA来识别最重要的4-向量，这些向量捕获了大多数典型的协方差。这些是协方差矩阵的特征向量。它需要四个这样的向量来完全跨越与输入变量相同的空间。在

在测量大量变量且存在大量互信息的系统中，PCA识别独立信息的重要位。我不认为你的系统是这样的。在