如何通過使用Python的PCA獲得第一主組件？

我有一套以n*2矩陣形式呈現的2D矢量。如何通過使用Python的PCA獲得第一主組件？

我希望得到第一個主分量，即表示方差最大的方向的向量。

我發現這個a rather detailed documentation萊斯大學。

在此基礎上，我已導入的數據，並做了以下：

import numpy as np 

dataMatrix = np.array(aListOfLists) # Convert a list-of-lists into a numpy array. aListOfLists is the data points in a regular list-of-lists type matrix. 
myPCA = PCA(dataMatrix) # make a new PCA object from a numpy array object

然後，我怎麼可能獲得3D矢量，即第1主成分？

來源

2013-07-29 Sibbs Gambling

2D輸入數據的特徵向量**也必須是2D **。 –

PCA只給出了從2D數據2D血管內皮細胞。

看看維基百科PCA圖片：
開始點雲（數據矩陣）那樣，用matplotlib.mlab.PCA，
myPCA.Wt[0]是第一臺PC，長在一個畫面。

來源

2013-07-31 08:55:42 denis

那麼你確定'myPCA.Wt [0]'是第一臺PC嗎？我有一堆數據集。當我對每個數據集執行PCA並繪製每個數據集的第一臺PC時，我總是隻有4個矢量。我期待很多，因爲我繪製了很多數據集的第一臺PC。這似乎是由於**一些未知的縮放比例** ...... –

備份*查看數據集。我建議將所有矢量繪製到Wt [0]和Wt [1]以及點雲（在PCA居中之後）。（什麼是N，什麼是「一堆」？） – denis

類似的問題在這裏：Principal component analysis in Python

或者你可以看看scikits學習：http://scikit-learn.org/0.13/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html

來源

2013-07-31 08:44:15

請問他們怎麼樣？我沒有看到任何相似之處。我想要的非常簡單，只是第一部分。我想這只是幾行代碼。請幫忙。 :) –

它不是從你的例子，你正在使用matplotlib.mlab.PCA，但如果是這樣，documentation指出，返回的對象有一個屬性重量，這是「對投影進行NumDims點或數組PCA的權重向量明顯空間」。

PCA按降序返回特徵值（你可以通過查看壓裂返回對象的屬性告訴）。所以第一個主成分（第一個特徵向量）將是Wt的第一行。

正如@denis指出的，你的特徵向量將是2D（未3D），因爲輸入數據是2D。

來源

2013-07-31 13:40:00 bogatron

如何通過使用Python的PCA獲得第一主組件？

回答

相關問題