我正在使用weka的主成分分析进行排名，来自weka的主成分是
-0.76617,2.661828，-0.543741,0
-0.970913,0.436367,1.69961,0
2.881824，-0.434979,0.32666,0
2.202041，-0.118079，-0.265614,0
-0.055269,0.917633，-0.825503,0
-3.389144，-0.661234,0.756936,0
但是从初始数据来看，我认为排名正确的主要因素如下：
0.76617,2.661828,0.543741,0
0.970913,0.436367，-1.69961,0
-2.881824，-0.434979，-0.32666,0
-2.202041，-0.118079,0.265614,0
0.055269,0.917633,0.825503,0
3.389144，-0.661234，-0.756936,0
第一列和第三列（第一主成分和第三主成分）的符号（正数或负数）颠倒。
我已经看到eigenvectors are not unique，并且我知道正向和负向都适用于特征向量和主成分。但是，如果使用主成分分析进行排名，则主成分（也就是特征向量）的符号很重要因为如果符号相反，顺序会有所不同。
我的问题是如何选择主成分的符号（也就是特征向量）以确保序列正确。