为什么我的特征向量在PCA之后非常相关

Question

我有一组包含6000个变量的数千条记录。我正在用橙色表演PCA，只保留10个第一组件。

当绘制得到的特征向量时，我发现它们似乎非常相关。因此，我将相关小部件用于计算成对相关性。它给了我很高的相关绝对值(more than 0.2 and up to 0.7)

以下是橙色流程：

(CSV) -data-> (PCA) -EigenVectors-> (Transpose) -Data-> (Correlations)

问题是为什么我的特征向量相关？

如果有人知道这是从哪里来的，那会让我放心。

非常感谢，

Answer 1

PCA特征向量构成标准正交基。然而，这并不意味着它们是不相关的。

例如，3D中的标准单位矢量（[1,0,0]，[0,1,0]，[0,0,1]）都与系数-0.5相关。