为什么matlab pca函数得到的一些特征向量与pca手动方法获得的特征向量的符号不同？

Question

我实现了自己的手册pca，然后将结果与pca matlab函数进行了比较。我发现了一个符号不同的特征向量。我使用从两种方法得到的两个最相关的特征向量创建了特征向量，然后用它们创建原始数据的二维表示，最后尝试从两个暗淡的表示重建原始数据。重建的结果非常相似。我作为原始数据和重建数据之间的荒谬差异之和计算的误差也非常相似。

那么，我能否认为我观察到的符号差异无关紧要？在这种情况下，符号差异仅影响其中一个特征向量，但我在使用其他数据集时观察到了它的几次出现。 你会推荐哪种方法？手动或matlab功能？为什么不同？

请注意pca matlab函数返回通过递减重要性排序的特征向量，而我的oles则表示重要性。

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