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python-PCA方法

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python-PCA方法,python,pca,Python,Pca,我需要找到与2个主成分最大相关的特征。 这是一项训练任务，结果是错误的（所有4个成分与1个成分的相关性更强） 您没有提供任何理由来解释为什么要获取转换后数据的绝对值，也不清楚为什么要这样做 如果删除该部分，则无需再次减去平均值，您将获得预期结果，并且很容易读取哪些特征与主成分的相关性最高： Y = proect_data corr_array = np.corrcoef(X.T, Y.T) corr_array[4:,:4] array([[ 0.89754488, -0.38999338,

我需要找到与2个主成分最大相关的特征。 这是一项训练任务，结果是错误的（所有4个成分与1个成分的相关性更强）

您没有提供任何理由来解释为什么要获取转换后数据的绝对值，也不清楚为什么要这样做

如果删除该部分，则无需再次减去平均值，您将获得预期结果，并且很容易读取哪些特征与主成分的相关性最高：

Y = proect_data
corr_array = np.corrcoef(X.T, Y.T)
corr_array[4:,:4]

array([[ 0.89754488, -0.38999338,  0.99785405,  0.96648418],
       [ 0.39023141,  0.82831259, -0.04903006, -0.04818017]])

Y = proect_data
corr_array = np.corrcoef(X.T, Y.T)
corr_array[4:,:4]

array([[ 0.89754488, -0.38999338,  0.99785405,  0.96648418],
       [ 0.39023141,  0.82831259, -0.04903006, -0.04818017]])