Python
當 PCA 不產生降維時，這意味著什麼？
我是 PCA 的初學者，我正在嘗試將它應用到我擁有的數據集上。特徵是具有不同單位和可變性的不同幾何參數，我通過減去均值並除以標準差來標準化特徵矩陣。
對於 PCA，我使用基於奇異值分解 (SVD) 的
PCA()方法sklearn。一旦我擬合模型，如果我只選擇 4 個組件，我會得到以下結果：這是在告訴我一些關於我的特徵的事情嗎？或者我的方法有什麼根本錯誤？謝謝！
結果表明您的特徵是相互正交的。考慮總方差意味著同時考慮方差和協方差。正交性限制了協方差。標準化等同於特徵之間的差異。放在一起，每個特徵對總方差的貢獻大致相等，你的組件也是如此。