¿Qué vector propio elegir después de calcular PCA?

1. ¿Qué son los vectores propios utilizados en PCA??
2. Qué hacer después del análisis de componentes principales?
3. ¿Cómo elige la mejor cantidad de componentes en PCA??

¿Qué son los vectores propios utilizados en PCA??

Los vectores propios son vectores unitarios con longitud o magnitud igual a 1. A menudo se les conoce como vectores correctos, lo que simplemente significa un vector de columna. Los valores propios son coeficientes aplicados a los vectores propios que le dan a los vectores su longitud o magnitud.

Qué hacer después del análisis de componentes principales?

Después de tener los componentes principales, para calcular el porcentaje de varianza (información) explicado por cada componente, dividimos el valor propio de cada componente por la suma de valores propios.

¿Cómo elige la mejor cantidad de componentes en PCA??

Si nuestra única intención de hacer PCA es para la visualización de datos, el mejor número de componentes es 2 o 3. Si realmente queremos reducir el tamaño del conjunto de datos, el mejor número de componentes principales es mucho menor que el número de variables en el conjunto de datos original.