在含有溶液的底部进行编辑
我在我的数据集上执行了PCA，产生了特征向量，特征值和均值。 我想绘制不同主成分的效果，但我无法弄清楚如何。 所以我想创建一个这样的情节：
http://i.stack.imgur.com/6lQaA.png
所以这个的公式应该是
平均值+ Pb
用P表示特征向量和b
b = P.T *（x - 平均值）
但后来我不知道x用什么。 根据Cootes的Active形状模型论文的另一种可能性是
b =（b1 b2 .. bt）.T
所以权重向量。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（特征值）并绘制结果。但是我有这样的维度问题。
我对pca的输入数据是[20,160]，所以它返回[160]表示平均值，[160，N]，其中N是我想要保留的主成分量，让我们选择5.最后[N]个特征值。 所以这种方式我不能做Pb，因为P是[160]，我应该用另一个[160]产品？ 我对如何做到这一点很困惑，任何帮助都会受到赞赏！
编辑： 好的，我找出了问题所在。 当试图绘制第一个主成分的效果时，我只是取了我的特征向量的第一列，这是错误的。
你应该做的是在我的情况下[160,5]获取所有特征向量P，并创建一个带维度[5]的新向量b。 b由全部零组成，除了您要更改的主要组件的索引，您放置的位置，例如-2 * sqrt（eigenvalue_i），用于绘制变化的主成分i的效果，左边是2个标准偏差。 所以这个结果在
x = mu + P * b
mu = mean，P完整的特征向量集，b是包含变量权重的向量。
