主成分分析 - 为什么特征向量＆＃39;点积不是零？

Question

我尝试使用Python sklearn对breast_canser数据集进行主成分分析。 并且无法理解为什么两个特征向量的点积（3个分量）都不是零？

frst = pca.components_[0,:]
scnd = pca.components_[1,:]
thrd = pca.components_[2,:]
orth1 = np.dot(frst,scnd)
orth2 = np.dot(scnd, thrd)
print(orth1.real)
print(orth2.real)

出：

0.0

1.52655665886e-16

Answer 1

浮点运算并不总是100％准确，因为计算机使用有限数量的数字来表示具有无限数字的数字。 1.52655665886e-16〜machine epsilon由浮点运算引起的相对误差的上限，所以我将其计为0。

编辑： 如果你的矩阵没有不同的特征值，你也可能遇到这个问题。