1. 观察数据点的分布情况如果数据点分布比较集中，说明数据的集中度比较高；如果数据点分布比较分散，说明数据的变异度比较大2. 观察数据点之间的距离如果两个数据点之间的距离比较近，说明这两个数据点。主成分分析图形如何看？更多详情请大家跟着小编一起来看看吧！
主成分分析图形如何看(1)
1. 观察数据点的分布情况。如果数据点分布比较集中，说明数据的集中度比较高；如果数据点分布比较分散，说明数据的变异度比较大。
2. 观察数据点之间的距离。如果两个数据点之间的距离比较近，说明这两个数据点在主成分空间中的相似度比较高；如果两个数据点之间的距离比较远，说明这两个数据点在主成分空间中的相似度比较低。
3. 观察不同颜色或形状的数据点之间的区别。如果不同颜色或形状的数据点在主成分空间中分布比较集中，说明这些数据点在主成分空间中的差异度比较大；如果不同颜色或形状的数据点在主成分空间中分布比较分散，说明这些数据点在主成分空间中的差异度比较小。
4. 观察数据点与中心点的距离。如果数据点与中心点的距离比较近，说明该数据点的集中度比较高；如果数据点与中心点的距离比较远，说明该数据点的变异度比较高。
主成分分析图形如何看(2)
主成分分析图可以通过以下方式解析：结论：主成分分析图可以用于降维，把高维数据转换成低维数据，同时保留更多的信息。
解释原因：主成分分析图的解析需要分为两个方面：图形解析和数学解析。
在图形解析方面，我们需要观察每个主成分所占比例和对应的特征贡献度，并针对不同的主成分分析和解释数据；在数学解析方面，我们需要对数据进行协方差矩阵分解，并找出其中的特例（即主成分），计算对应的载荷矩阵并进行解释。
内容延伸：除了用于降维之外，主成分分析图还可以用于特征提取、数据可视化等方面。
但需要注意的是，在进行主成分分析时需要充分理解数据背景和数据类型，避免误解和错误的解释。