У меня есть 2D-набор данных, и я хочу применить PCA, чтобы уменьшить его до 1D, вот как это выглядит:
age thalach
0 63 150
1 37 187
2 41 172
3 56 178
4 57 163
Если я не применяю масштабирование, я получаю следующий результат
pca = PCA(n_components=1)
pca.fit_transform(age_thalach)
print(pca.components_)
[[ 0.17842085 -0.98395427]] that is meaninful, I see that second component explains more
Но я узнал, что без масштабирования PCA может работать некорректно
И если я применяю масштабирование, я получаю результаты, которые не могу интерпретировать:
scaler = StandardScaler()
age_thalach=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(age_thalach))
print(pca.components_)
[[-0.70710678 0.70710678]]
Что это значит? Почему после масштабирования обе функции объясняют одинаковое соотношение информации?
Заранее спасибо!