python中pca是什么(数据分析的软件？)

pca是什么？

PCA是主成分分析的技术，也称为主成分分析。主成分分析又称主成分分析，目的是利用降维的思想，将多个指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术。这是一个线性变换。这种转换将数据转换到一个新的坐标系中，因此任何数据投影的第一个最大方差在第一个坐标中(称为第一主分量)，第二个最大方差在第二个坐标中(第二主分量)，以此类推。

数据分析的软件？

Excel:作为Excel微软办公套件软件的重要组成部分，可以进行各种数据处理、统计分析和决策操作，广泛应用于管理、统计财务、金融等诸多领域。

SAS是美国北卡罗来纳州立大学于1966年开发的统计分析软件，提供了从基本统计学的计算到各种实验设计的方差分析、相关回归分析、多元分析等多种统计分析过程。

r是一款开源的分析软件，也是一款分析能力不亚于SPSS、Matlab等商业软件的轻量级分析工具。

SPSS是 "统计产品和服务解决方案。除了基本的统计分析功能外，还提供了非线性回归、聚类分析、主成分分析(PCA)和基本的时间序列分析。

友盟是最常用的APP分析软件。作为一个自助分析工具，友盟 的主要功能包括:App用户统计、用户行为分析、行业看板、用户运营工具。

Python是一种解释性脚本语言，语法简洁明了，类库丰富强大。现在大数据分析一般都是用Python来做的。

pca分析软件？

降维算法？

1.TSNE

算法思路:

(1)SNE，其基本思想是将高维空间中相似的数据点以相似的距离映射到低维空间。该算法使用距离来表示两点之间的相似性。常用的距离测量方法是欧氏距离。

(2)t-SNE，优化是用T分布代替SNE中的高斯分布，使得降维后的数据在同类之间更加紧凑，不同类之间的距离增大。换句话说，无监督聚类指数对应的轮廓系数更好。

2.主成分分析

算法的思想:将原来的N个特征投影到K维空间，以K维空间之间的成对正交性为主成分，由原来的特征变换出新的特征。

算法实现:

在python中，通过调用模块sklearn，两者都被封装。功能，参考功能文档调整参数。

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