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纽比的替代品利纳格艾格?
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<p>我写了一个简单的PCA代码,它计算协方差矩阵,然后在协方差矩阵上使用<code>linalg.eig</code>来找到主成分。当我使用scikit的主成分分析法计算三个主要成分时,我得到的结果几乎相同。我的PCA函数将带翻转符号的第三列转换后的数据输出到scikit的PCA函数中。现在我认为scikit内置的PCA是正确的,这比假设我的代码是正确的概率更高。我注意到第三个主分量/特征向量在我的例子中已经翻转了符号。所以如果scikit的第三个特征向量是<code>(a,-b,-c,-d)</code>,那么我的就是<code>(-a,b,c,d)</code>。我的线性代数可能有点寒酸,但我认为这是不同的结果。我得到特征向量的方法是使用<code>linalg.eig</code>计算协方差矩阵的特征向量和特征值。我很乐意尝试手工寻找特征向量,但对于<code>4x4</code>矩阵(我使用的是iris数据集)这样做并不有趣。在</p> <p>虹膜数据集有4个维度,所以我最多可以运行4个组件的PCA。当我为一个组件运行时,结果是相等的。当我跑2时,也相当于。对于三个,正如我所说,我的函数输出在第三列中翻转符号。当我跑了四次时,第三栏的标志再次被翻转,所有其他栏都没问题。恐怕我不能提供代码。这是一个项目,有点。在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<blockquote> <p>So if scikit's third eigenvector is <code>(a,-b,-c,-d)</code> then mine is <code>(-a,b,c,d)</code>.</p> </blockquote> <p>这完全正常。如果<code>v</code>是矩阵的特征向量,那么{<cd2>}是具有相同特征值的特征向量。在</p>
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