主成分对应的是某个属性列吗？是的话那具体是那个属性列呢？知道这个主成分了，后续分析应该怎么使用它呢？
来源：4-11 因子分析与实现
shangqhai
2018-05-27
我试着依次把n设为7、6、5、4、3、2、1，分别查看Ratio的结果，结果从7个逐个减少（Ratio的7个值其实是按从大到小给出的，n每减少1个，也就是舍弃了最小的那个值），最后n=1时，只保留了那个最大值0.998。另外我把原表10个字段的顺序打乱后也按上面步骤试了试，Ratio的7个值排序是不变的，一直都是从大到小，也会随着n逐个减少，最后n=1时只留那个最大的。这种情况下，我不太能理解的是，该怎么理解这个主成分的意义，它和属性之间是什么关系（总觉得应该和某个属性能关联上或对应上），现在知道了这个0.998，或者是降维后的矩阵值low_mat该怎么呢？找到主成分后，后续该怎么使用它呢？
1回答
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同学你好，首先，对你的学习方法表示赞扬，通过自己尝试的方式来学习，才能更好把东西掌握。下面来解释你的问题，主成分分析法是一种变换方法，如果n取7，主成分分析变换后形成的新矩阵，每个新特征分量都是原来特征分量的线性组合（就是原来特征分量加加减减，就可以组成新的特征了，所以，变化顺序后，新特征不变），这些新特征有个特点，就是相互间相关性几乎为0（也就是正交），这就带来个好处，特征间是独立的，我考虑新特征中的一个，就不用考虑其他特征对它的影响。但这些特征可以代表总体样本的比重不太一样，有的大，有的小，主成分分析法，就是去掉这些代表总体样本比重小的特征，保留大部分特征，从而达到降维的目的。至于把比重大的特征放前，比重小的放后，是个约定俗成的习惯，你可以调整。
确定了变换方法，我们就可以把新数据通过此方法进行降维，得到新的正交特征，进行更灵活的处理了。112018-05-28
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