python - 用 PCA 和 SVD 计算的不同阶的特征值

Question

我真的不知道为什么，当我从我的数据集中用 PCA 计算特征值时，我得到了一个向量，它的值在 SVD 方面的顺序不同

这是结果

这是代码

感谢帮助！！！

标签： pythonpcasvd

Answer 1

使用时您的 PCA 是不完整的，np.linalg.eig因为在特征分解之后，您必须重新排序这些项，以便对角矩阵中的特征值按降序排列（这不是特征分解本身的一部分）。此外，eig 文档不保证结果中的任何顺序，而SVD 文档明确声明您的值按降序返回。