PCA 名稱中的“組件”一詞應該是單數還是複數？
我想知道哪個命名是正確的：主成分分析或主成分分析。
當我搜索“主成分分析”時，我得到了 526,000,000 個相關結果，而當我搜索“主成分分析”時，我得到了 482,000,000 個相關結果**。所以前者在谷歌上的數量超過了後者，事實上，當我輸入“主成分分析”時，谷歌只顯示了標題中包含“主成分分析”的網站，包括維基百科。**
但是，PCA在Ian Goodfellow 著名的《深度學習》一書中寫成“主成分分析”，據我所知，“主成分分析”在生物學文獻中的應用更為廣泛。
儘管我總是假設無論人們使用哪種算法都沒有差異，但我想弄清楚哪個更優選使用以及為什麼。
Ian Jolliffe 在 2002 年第二版的主成分分析（紐約：施普林格）的 p.viii 上討論了這一點——正如您立即看到的那樣，它是單向跳躍的。他表達了對這種形式的主成分分析的明確偏好，類似於說因子分析 或聚類分析，並引用了任何方式都更常見的證據。幸運的是，對於這個問題，這個材料可以在我當地的亞馬遜網站上看到，也許也可以在你的網站上看到。
我補充說，形式獨立成分分析似乎對這種方法具有壓倒性優勢，儘管這是否是獨立證據可能存在疑問。
從標題上看不出來，但是 JE Jackson 的主成分用戶指南（紐約：John Wiley，1991）有同樣的選擇。
從我的書架上抓取的多元書籍樣本表明單數形式佔多數。
我會尊重的一個論點可能是，在大多數情況下，重點是計算幾個主成分，但可以為幾個因素或幾個集群提出類似的觀點。我建議，我不記得在印刷品中看到過的變體因素分析和聚類分析通常會被審稿人、文案編輯或編輯視為非標准或錯別字。
我看不出主成分分析在任何意義上是錯誤的，無論是統計上的還是語言上的，而且肯定經常看到，但我建議遵循領先的權威並使用主成分分析，除非你有相反的論據或考慮你自己的品味最重要的。
我以英語為母語（英國）的人寫作，不知道在任何其他語言中是否存在相反的論點——也許是通過語法規則，因為 PCA 的數學和統計是通用的。我希望在這個方向上發表評論。
如果有疑問，請定義一次 PCA，然後再參考它，並希望任何對您不使用的表格充滿熱情的人都不會注意到。或者寫經驗正交函數。