之前再查PCA的資料時
看到在教學上蠻多例子能在圖形上畫出一個橢圓(只考慮2維的情況)
代表這組data的分布情況
我想藉由橢圓的長軸短軸來做之後的應用
於是我就先從簡單的圖來測試看看
程式碼.........
for i = -15:1:15
index = i+16
x(index,1)=i;
y(index,1)=i/2;
end
V = [x,y];
[COEFF,SCORE,latent] = princomp(V);
...........................................
接下來就遇到問題了
我自己以為COEFF就是我原本data的eigenvector
而latent就是該eigenvector的強度(eigenvalue)
所以就想說......
那我把其中一個 eigenvector 乘以 對應的eigenvalue
就會得到我要的長軸(或短軸)的位置
結果算出來的數值無敵大 遠遠超過我的data最遠的點(15,7.5)
請問我是哪裡做錯了嗎 還是我搞錯PCA橢圓的定義了??
或是我函式output搞錯了??
再請高手幫忙解答一下QQQQQQ 感激不盡
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