Principal Component Analysis|细看成岭又成峰:动力学轨迹的主成分分析

横看成岭侧成峰,远近高低各不同。
不做选择全都要,又要看岭还看峰。
三维庐山变两维,还得问问 PCA。

在本期 Notebook 中,我们为你精心打造了一份以主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)为主题的「化学」旅程。我们会围绕三个问题循序渐进地帮助你理解和应用这一简洁而又强大的数据分析方法:

  1. 什么是 PCA?
  2. 如何实现 PCA?
  3. 如何将 PCA 与分子动力学轨迹结合碰撞出新的火花?

快快点击下方图片,一起加入 PCA 和分子动力学的奇妙冒险吧!

Principal Component Analysis|细看成岭又成峰:动力学轨迹的主成分分析_第1张图片

欢迎来 Notebook 案例广场,获取更多有意思的notebook实践~

你可能感兴趣的:(Principal Component Analysis|细看成岭又成峰:动力学轨迹的主成分分析)