PCA：对于不同数量的组件，相同的解释方差比

Question

我试图了解PCA。 我有一个三维数据集，我建立了两个PCA模型，一个包含2个组件，另一个包含3个组件。 但是，我不明白为什么两个PCA模型的解释方差比率都相同。

Model with 2 components: [ 0.60792494  0.31234679]
Model with 3 components: [ 0.60792494  0.31234679  0.07972828]

Answer 1

如果两个模型使用的数据都相同，那么如果使用所有可能的成分，则说明的方差比应为1。在您的实例中，前两个成分可解释〜91％的变化。 由于每个PCA组件都与先前的组件正交，因此添加的任何其他组件将仅说明尚未说明的差异。 因此，3分量模型的前2个分量将解释与2分量模型相同的数量，第3分量将解释另外8％的变化。

您使用的是python，也许可以在http://scikit-learn.org/stable/modules/generation/sklearn.decomposition.PCA.html中找到一个很好的直观介绍和示例。