如何理解主成分分析的主成分得分？
主成分得分是指每個樣本在主成分上的投影值，它們可以幫助我們理解樣本在主成分中的位置和相對重要性。主成分得分越大，表示樣本在該主成分方向上的貢獻越大。
1.你可以將主成分得分視為每個資料點在新的主成分軸上的座標。例如，第一個主成分得分表示每個資料點在第一個主成分（或第一個主要方向）上的位置。
2.得分可以幫助我們理解資料的結構和模式。例如，透過檢視前兩個主成分的得分，我們可以在二維空間中視覺化資料，以發現群集或離群值。
3.主成分得分是原始資料的線性轉換。這意味著，雖然得分是在新的座標系統中表示的，但它們仍然包含原始資料的資訊。每個主成分得分都是原始特徵的加權組合。
4.在某些情況下，主要的幾個主成分得分可以用作資料分析中的新特徵，因為它們捕獲了資料中的大部分方差，同時大大減少了維度。
主成分得分為我們提供了一個在新的、由主成分定義的座標系統中表示資料的方法。這些得分可以用於視覺化、進一步的資料分析或作為其他模型的輸入。
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