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PCA 实现多向量压缩:首个主成分的深层意义

PCA 实现多向量压缩

第一个主成分(components_[0])正是数据协方差矩阵中最大特征值对应的特征向量。

在这里插入图片描述
layer_attention_vector[layer] 被赋值为 pca.components_[0],这确实是一个特征向量,具体来说是 PCA 分解得到的第一个主成分(主特征向量)

关于它的维度:

  • 假设 contrast_vectors 是一个形状为 (样本数, 特征数) 的矩阵
  • PCA 拟合后得到的每个主成分(包括 components_[0])的维度与原始数据的特征数相同
  • 因此 layer_attention_vector[layer] 的维度等于 contrast_vectors 的列数(特征维度)

这个向量的意义是:在所有可能的方向中,能够解释原始数据中最大方差的那个方向向量,通常被用作对原始高维特征的一种压缩表示或"注意力权重"(根据你的变量命名推测)。

如果需要验证,可以在代码后添加:

http://www.lryc.cn/news/624075.html

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