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PCA分析(主成分分析)--结果解读

补充:主成分的个数都是自己预先色设定好的,比如三种鲜花中的数据分别包含其花瓣长度、宽度、叶片长度、宽度等数十个指标,但其主成分为3个,即为其鲜花种类。贡献率:是指某个组成份方差除以所有主成分的方差之和,其具有最大贡献率的为PC1依次类推。得分图是最常用的主成分分析的图,对于一些较好的结果能够将不同的散点进行聚集并将同类型的散点看为一个整体,如上图所示一共三个整体,粉色整体与其余两个整体相距较远,因

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#python#开发语言#聚类
R语言计算β多样性

以上的结果可以用于三线表的制作以及作图。

PCA分析(主成分分析)--结果解读

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PCA分析(主成分分析)--结果解读

补充:主成分的个数都是自己预先色设定好的,比如三种鲜花中的数据分别包含其花瓣长度、宽度、叶片长度、宽度等数十个指标,但其主成分为3个,即为其鲜花种类。贡献率:是指某个组成份方差除以所有主成分的方差之和,其具有最大贡献率的为PC1依次类推。得分图是最常用的主成分分析的图,对于一些较好的结果能够将不同的散点进行聚集并将同类型的散点看为一个整体,如上图所示一共三个整体,粉色整体与其余两个整体相距较远,因

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