PCA с использованием собственного разложения по сравнению с PCA с использованием svd с center = FALSE дает разные результаты (хотя обычно требуется центрирование)

Question

Две функции дают разные результаты, не ограничиваясь только направлением собственных векторов

myprcomp = function(x, center) {    
    x <- scale(x, center = center, scale = FALSE)

    s <- svd(x, nu = 0)

    x <- x %*% s$v
    return (x)
}

myeigen = function(x, center) {
    x <- scale(x, center = center, scale = FALSE)

    tmp = eigen(cov(x), symmetric = TRUE)

    pc = x %*% tmp$vectors
    return (pc)
}```