Python 使用linalg.svd从三个主分量重构矩阵

我使用以下代码制作了一个svd，并将前三个主成分用于线性回归：

u, s, vh = np.linalg.svd(X, full_matrices=False)
self.singular_values = s
self.Scores = u.dot(np.diag(s))
self.Loadings = vh.copy()

通过使用我的y值进行预测，从回归中得出PC1-3的结果。但是，如何利用这三个主成分重构矩阵呢

pc_hat

是三个主要组件，

pca_w.载荷

来自svd的载荷矩阵（

vh

）。但是得到的矩阵是（1263420），而不是（321140）

ai_hat = np.outer(pc_hat, pca_w.Loadings[0:3, :])