PCA en matriz de correlación y covarianzaHola,
No soy un usuario experto, así que por favor sean amables conmigo.
Realicé PCA en algunos datos estandarizados (con 2 variables) en JMP14 y observé que los dos gráficos de puntajes casi se reflejan en el eje PC1.¿Por qué se reflejan de esta manera?(Además, no son reflejos perfectos.¿Por qué es esto?)
AnalíticaventanasRe: PCA en matriz de correlación y covarianzaLo siento, debería haber señalado que las "imágenes especulares" se refieren al PCA realizado en la matriz de correlación y la matriz de covarianza.
Re: PCA en matriz de correlación y covarianzaLa covarianza es la cantidad fundamental, pero el análisis está dominado por las medidas con las escalas y rangos más grandes. Centrar y escalar primero puede ayudar a evitar el predominio de algunas variables. Primero estandarizó los datos, por lo que los resultados de la covarianza y la correlación serán similares.
