2
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

[主成分分析] sklearn の pca.components_ は特徴量空間における主成分軸の向きを表す単位ベクトル

Last updated at Posted at 2020-06-09

伝えたい事は表題に書きました。

sklearn のPCAに関する記事を見ていると、pca.components_の意味の説明についてはあやふやな感じでさらっと流されている事が多かったのでここに書いてみました。

もう少し知りたい方はこのPDFの25ページ目あたり以降を見てください。
Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_主成分分析.ppt

追記
以前はタイトルを「sklearn の pca.components_ は主成分と特徴量との相関係数で因子負荷量と呼ばれる」としていましたが、コメントの様に、データの分散共分散行列に対する固有ベクトルであったため修正しました。

2
1
1

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
2
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?