大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了使用sklearn进行因子加载，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我认为@RickardSjogren在描述特征向量，而@BigPanda在进行加载。
我用一种方法创建了这个PCA类loadings。
给出的载荷pca.components_ *
np.sqrt(pca.explained_variance_)与多元线性回归中的系数更相似。我.T在这里不使用，因为在上面链接的PCA类中，组件已经转换。numpy.linalg.svd产生的u, s, and vt，其中vt是Hermetian转置，所以你首先需要回v用vt.T。
还有另外一个重要的细节：组件上的符号（正/负）和装入的内容sklearn.PCA可能与R之类的软件包不同。
我想要python中各个变量和主要成分之间的相关性。我在sklearn中使用PCA。我不理解分解数据后如何获得加载矩阵？我的代码在这里。
iris = load_iris()
data,y = iris.data,iris.target
pca = PCA(n_components=2)
transformed_data = pca.fit(data).transform(data)
eigenValues = pca.explained_variance_ratio_
http://scikit-
learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html没有提到如何实现。
以上是大佬教程为你收集整理的使用sklearn进行因子加载全部内容，希望文章能够帮你解决使用sklearn进行因子加载所遇到的程序开发问题。
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