理解主成分分析代码的问题

Question

任何人都可以解释一下这行代码吗？ P =第22行的向量.T.dot（C.T）

我搜索了在线文档，但我一无所获。

from numpy import array
from numpy import mean
from numpy import cov
from numpy.linalg import eig

# define a matrix
A = array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(A)
# calculate the mean of each column
M = mean(A.T, axis=1)
print(M)
# center columns by subtracting column means
C = A - M
print(C)
# calculate covariance matrix of centered matrix
V = cov(C.T)
print(V)
# eigendecomposition of covariance matrix
values, vectors = eig(V)
print(vectors)
print(values)
# project data
P = vectors.T.dot(C.T) # Explain me this line
print(P.T)

Answer 1

vectors.T.dot(C.T)是转置数组vectors与转置数组C的点积

点积运算和投影是相关的，因为当该矢量是单位矢量时，可以使用点积来获得沿着方向（另一矢量）的投影矢量的长度。

由于您的问题相当模糊，我会让您对此答案发表评论并在必要时进行调整。