PCA：對於不同數量的組件，相同的解釋方差比

Question

我試圖了解PCA。 我有一個三維數據集，我建立了兩個PCA模型，一個包含2個組件，另一個包含3個組件。 但是，我不明白為什么兩個PCA模型的解釋方差比率都相同。

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

Answer 1

如果兩個模型使用的數據都相同，那么如果使用所有可能的成分，則說明的方差比應為1。在您的實例中，前兩個成分可解釋〜91％的變化。 由於每個PCA組件都與先前的組件正交，因此添加的任何其他組件將僅說明尚未說明的差異。 因此，3分量模型的前2個分量將解釋與2分量模型相同的數量，第3分量將解釋另外8％的變化。

您使用的是python，也許可以在http://scikit-learn.org/stable/modules/generation/sklearn.decomposition.PCA.html中找到一個很好的直觀介紹和示例。