Qual vetor próprio escolher após calcular o PCA

1. O que são autovetores usados ​​no PCA?
2. O que fazer após a análise de componentes principais?
3. Como você escolhe o melhor número de componentes no PCA?

O que são autovetores usados ​​no PCA?

Os vetores próprios são vetores de unidade com comprimento ou magnitude igual a 1. Eles são frequentemente chamados de vetores certos, o que significa simplesmente um vetor de coluna. Autovalores são coeficientes aplicados a vetores próprios que dão aos vetores seu comprimento ou magnitude.

O que fazer após a análise de componentes principais?

Depois de ter os principais componentes, para calcular a porcentagem de variância (informações) contabilizadas por cada componente, dividimos o autovalor de cada componente pela soma dos valores próprios.

Como você escolhe o melhor número de componentes no PCA?

Se nossa única intenção de fazer PCA é para visualização de dados, o melhor número de componentes é 2 ou 3. Se realmente queremos reduzir o tamanho do conjunto de dados, o melhor número de componentes principais é muito menor que o número de variáveis ​​no conjunto de dados original.