生信分析FAQ彙總

• • 請問如何用通俗易懂的一句話解釋主成分分析和因子分析？

  主成分分析是一種將數據簡化到其主要特徵的方法，而因子分析則是尋找隱藏在數據背後的不可觀測的潛在因子。 百泰派克生物科技--生物製品表徵，多組學生物質譜檢測優質服務商 相關服務： 主成分分析（ PCA） 代謝組學生物信息學分析 代謝組學數據質量評估 單變量統計分析 代謝組學

• • 主成分分析樣本的注意事項有哪些？

  主成分分析（PCA）是一種強大的維度降低技術，但在進行PCA之前，考慮樣本的以下注意事項是很重要的： 1.標準化/歸一化： PCA對變量的尺度敏感。在進行PCA之前，通常需要將每個特徵標準化，使其均值爲0，標準差爲1。 2.缺失值： PCA不能直接處理有缺失值的數據。你需要決定如何處理這

• • 主成分分析的缺點，爲什麼要有因子分析？誰能清楚的講講？

  一、主成分分析的缺點： 1.數據的解釋性： 主成分分析可以將高維數據降維到低維空間，但降維後的主成分往往難以解釋。主成分是原始變量的線性組合，其含義可能不直觀，難以解釋給定主成分的貢獻。 2.數據的丟失： 主成分分析是通過保留方差最大的主成分來降維，但這可能導致一些次要但有意義的信息被丟

• • 主成分分析與因子分析的區別在哪?

  主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和因子分析（Factor Analysis）是常用的多變量數據分析方法，用於降維和提取數據的主要信息。它們在某些方面有相似之處，但也有一些明顯的區別： 1.主成分分析（PCA）： 目標：主成分分析的目標是通過線

• • 主成分分析中第一主成分和主成分得分是一回事嗎？

  第一主成分和主成分得分不是一回事： 1.第一主成分（First Principal Component）： 第一主成分是在PCA中具有最大方差的主成分。它是原始數據在新的座標系中的投影方向，也可以理解爲原始數據中最能解釋數據變異性的方向。第一主成分的方向是通過最大化投影方差來確定的，它是原

• • 主成分分析得分圖如何理解，有什麼意義？

  主成分分析得分圖的橫軸和縱軸分別表示不同的主成分。每個樣本在主成分空間中的位置由其在各個主成分上的得分決定。得分可以通過將原始數據投影到主成分上得到。通常，得分越大表示樣本在該主成分上的貢獻越大。 主成分分析得分圖可以幫助我們理解數據的結構和樣本之間的關係。具體來說，它可以提供以下信息：

• • 主成分分析，但沒有因變量怎麼辦？

  主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一種無監督的統計技術，其目的是在數據中識別主要的變化模式或方向。因此，PCA並不需要因變量。其主要目標是減少數據的維度，同時儘量保留數據中的大部分變異性。 PCA的主要目的是將多維數據轉換到新的座標系統中，這些

• • 主成分分析(PCA)和因子分析(FA)之間有什麼不同的地方？

  主成分分析(PCA)和因子分析(FA)是常用的多變量統計分析方法，用於降維和提取數據中的主要信息。雖然它們都可以用於數據降維，但它們在目標、假設和應用方面存在一些不同之處。下面是PCA和FA之間的主要區別： 一、主成分分析(PCA)： 1.目標： PCA的主要目標是通過線性變換將原始變量

• • 主成分分析的綜合得分越大越好麼？

  在進行主成分分析時，我們會得到每個樣本在每個主成分上的得分，這些得分可以用來表示樣本在不同主成分上的貢獻程度。 但是，綜合得分的大小並不一定代表好壞，而是要根據具體的研究目的和數據特點來進行判斷。在某些情況下，較大的綜合得分可能表示樣本在數據中的重要性較高，或者樣本在主成分空間中的位置較爲

• • 主成分分析後怎麼知道是哪些因子，即原變量哪些比較重要？

  當進行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）後，我們可以通過以下幾個步驟來確定哪些原變量對於主成分的貢獻較大，即哪些因子比較重要： 1.查看主成分的貢獻率（explained variance ratio）： 主成分分析會生成一系列的主成分，每個主成