[分析] PCA主成份分析 協方差和相關差別
PCA 用 correlation or covariance比較
基本上我有爬文,也知道他是如何運算的
可以知道當尺度相同的時候用covariance所丟失的訊息量會最少
我的尺度相同故我先用covariance 計算得到的結果可以發現的確3個軸加起來約90%
這時候發現這些資料依照’’地區’’來區分可以明顯的分群
但如果依照種類卻結果並不是很好
接著我也做了correlation 發現資料丟失量的確滿多的 前三個加起來能解釋約66%
也很神奇地發現 使用correlation的方式可以依照’’種類’’來區隔開
想問一下各位 這樣可以兩種資料都用來討論嗎??
因為covariance可以漂亮的分出’’地區’’無法分出’’種類’’
但是相反correlation可以漂亮的分出’’種類’’，卻無法分出’’地區’’
https://i.imgur.com/5yQTP4W.jpg
左上-correlation-地區
右上-covariance-地區(good)
左下-correlation-種類(good)
右下-covariance-種類
還有如果兩個都可以解釋的話,會造成這麼剛好也是有可能的嗎??
會造成這樣的原因是因為??
有點想不透 要怎麼跟人解釋資料量變少反而有一個可以變很漂亮…
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