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我在我的数据集上执行了 PCA，得到了特征向量、特征值和平均值。我想绘制改变一个主成分的影响，但我不知道如何。所以我想创建一个这样的情节：
http://i.stack.imgur.com/6lQaA.png
所以这个公式应该是
平均值 + 铅
与 P 特征向量和 b
b = PT * (x - 平均值)
但后来我不知道 x 用什么。根据 Cootes 的 Active shape 模型论文，另一种可能性是
b = (b1 b2 .. bt).T
所以是权重向量。这对我来说更有意义，这样我可以将第一个 b 的权重设置为 -3 * sqrt(eigenvalue) 并绘制结果。但是我以这种方式遇到了维度问题。
我的 pca 的输入数据是 [20, 160]，所以它返回一个 [160] 作为平均值，[160, N] 和 N 是我想要保留的主成分的数量，让我们选择 5。最后是 [N]特征值。所以这种方式我不能做 Pb 因为 P 是 [160] 我应该与另一个 [160] 点积？我很困惑如何做到这一点，任何帮助将不胜感激！
编辑：好的，所以我发现了问题。当试图绘制第一个主成分的影响时，我只取了我的特征向量的第一列，这是错误的。
你应该做的是获取所有特征向量 P，在我的例子中是 [160, 5]，并创建一个维度为 [5] 的新向量 b。b 由全零组成，除了您希望更改的主成分的索引，您在其中放置例如 -2 * sqrt(eigenvalue_i)，以绘制变化的主成分 i 的影响，左侧 2 个标准差。所以这导致
x = 亩 + P * b
mu = 均值，P 完整的特征向量集，以及包含变化权重的 ba 向量。