Como obter o primeiro componente principal pelo PCA usando Python?
Eu tenho um conjunto de vetores 2D apresentados em umn*2
forma de matriz.
Desejo obter o primeiro componente principal, ou seja, o vetor que indica a direção com a maior variação.
eu encontreiuma documentação bastante detalhada sobre isso da Rice University.
Com base nisso, importei os dados e fiz o seguinte:
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
Então, como posso obter o vetor 3D que é o primeiro componente principal?