2020-10-26

今日和本科研究生进行文献汇报会的时候，发现他们对于PCA和hierarchical clustering的结果无法正确进行理解。想起了自己初学数据分析相关内容的时候，在读到PCA这部分的时候，也是百思不得其解。后来为了读懂这部分的内容，才又去看了MIT linear algebra等内容，算是对PCA有了一知半解。但是我今天发现，如果我要尝试给他们讲清楚PCA究竟是什么时，才发现是一个很大的挑战。其根本原因还是自己对PCA的线代原理和可视化的举例不够熟悉。果然，学懂一个知识点最好的方法就是尝试去给别人讲；教学相长，诚不我欺！于是才又翻看了大量有关PCA的资料。我是想从二维图像压缩的角度切入，来尝试给他们解释PCA。暂时是阅读了一堆资料，还没有将思路捋得很清楚。仅保留阅读痕迹，以供后续参考。

References
PCA坐标系动图https://www.matongxue.com/madocs/1025
PCA降维流程图https://www.jianshu.com/p/8e4425acd603
PCA通俗易懂讲解https://blog.csdn.net/Murray_/article/details/79945148?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.edu_weight
R语言PCA分析教程 Principal Component Methods in R
https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/97950522
PCA+聚类分析/RNA-seq
https://www.cnblogs.com/leezx/p/6120302.html
PCA用于图像压缩
https://segmentfault.com/a/1190000022314288
PCA用于图像压缩和重建
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32345292
复现NC PCA原图https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd23eee