Sklearn PCAはpca.components_ローディングですか？

Question

Sklearn PCAはpca.components_ローディングですか？私はそれが確かだと確信していますが、私は研究論文に従うことを試みており、私はその負荷から異なる結果を得ています。私はSklearnのドキュメントの中でそれを見つけることができません。

Answer 1

pca.components_は、データを投影する空間の直交基底です。形状は(n_components, n_features)です。 100サンプルと50次元（フィーチャとも呼ばれる）のデータセットの最初の3つのコンポーネント（3Dスキャッタプロットを行うなど）のみを保持する場合は、pca.components_の形状は(3, 50)になります。

"ローディング"とは、各サンプルがコンポーネントにまたがるベクトル空間に投影された結果だと思います。それらはpca.fit(X_train)を呼び出した後にpca.transform(X_train)に電話することによって得ることができます。結果は、形状が(n_samples, n_components)、前の例では(100, 3)になります。