主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，能够帮助我们理解数据中的主要变量关系。👀 pca图怎么看有没有显著相关？首先，观察图中点的分布是否紧密聚集或形成明显的分组。如果某些点彼此靠近，则说明这些特征高度相关；反之，若点分散，则可能代表特征间关系较弱。💡

此外，注意PCA生成的载荷图（Loadings Plot）。载荷向量的方向和长度可以揭示各特征间的关联性：方向接近表示正相关，而角度较大则提示负相关。箭头越长，表明该特征对主成分影响越大！🚀

最后，通过累计方差贡献率判断模型的有效性——通常需达到80%-90%以上才具有实际意义哦～💪

数据分析 PCA 数据可视化