PCA--取差值与平均值

Question

在考虑均值的时候，数字1和2背后的直观感受是什么？这又会对性能和准确率产生怎样的影响？

数字1

    pca = decomposition.PCA(n_components=4)
    X_centered = X - X.mean(axis=0)
    pca.fit(X_centered)
    X_pca = pca.transform(X_centered)

第二条

    pca = decomposition.PCA(n_components=4)
    pca.fit(X)
    X_pca = pca.transform(X)

先谢谢你

Answer 1

这将是一样的。从某种程度上来说，PCA找到一组基向量，这些基向量之间是正交的，并在一组点投影到它们上的方差最大化。因此，PCA有 旋平对称. 因此，每当你移动矩阵时，你将有相同的PCA结果（这就是平均数的减法本质上的作用），不。