Как получить первый основной компонент на PCA, используя Python?
У меня есть набор 2D-векторов, представленных вn*2
матричная форма.
Я хочу получить 1-й главный компонент, то есть вектор, который указывает направление с наибольшей дисперсией.
я нашелдовольно подробная документация на это из Университета Райса.
Исходя из этого, я импортировал данные и сделал следующее:
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
Тогда как я могу получить трехмерный вектор, который является первым основным компонентом?