python - 使用 sklearn 的因子加载

Question

我想要python中各个变量和主成分之间的相关性。我在 sklearn 中使用 PCA。我不明白在分解数据后如何实现加载矩阵？我的代码在这里。

iris = load_iris()
data, y = iris.data, iris.target
pca = PCA(n_components=2)
transformed_data = pca.fit(data).transform(data)
eigenValues = pca.explained_variance_ratio_

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html没有提到如何实现这一点。

Answer 1

将每个分量乘以其对应特征值的平方根:

pca.components_.T * np.sqrt(pca.explained_variance_)

这应该会产生你的加载矩阵。