Por que as pontuações dos componentes principais não estão correlacionadas?


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Suponha é uma matriz de dados centralizados na média. A matriz é , possui autovalores distintos e vetores próprios \ mathbf s_1 , \ mathbf s_2 ... \ mathbf s_m , ortogonais.S = cov ( A ) m × m m s 1AS=cov(A)m×mms1s ms2sm

O i ésimo componente principal (algumas pessoas os chamam de "pontuações") é o vetor zi=Asi . Em outras palavras, é uma combinação linear das colunas de A , onde os coeficientes são os componentes do i -ésimo vector próprio de S .

Não entendo por que zi e zj acabam não sendo correlacionados para todos os i≠j . Isso decorre do fato de que si e sj são ortogonais? Certamente não, porque posso encontrar facilmente uma matriz B e um par de vetores ortogonais x,y tal forma que Bx e By sejam correlacionados.


Uma resposta relacionada stats.stackexchange.com/a/110546/3277 .
— Ttnphns

Respostas:


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zi⊤zj=(Asi)⊤(Asj)=si⊤A⊤Asj=(n−1)si⊤Ssj=(n−1)siλjsj=(n−1)λjsisj=0.

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Matemática: que linguagem linda.
— Néstor

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Isso significa que e são ortogonais. Não correlacionado significa que isso deve ser verdadeiro: . Suponho que, de alguma maneira, e, em seguida, também impliquem que eles não estão correlacionados. z j ( z i - ˉ z i ) ⊤ ( Z j - ˉ z j )=0 ˉ z i = ˉ z j =0 z ⊤ i z j =0zizj(zi−z¯i)⊤(zj−z¯j)=0z¯i=z¯j=0zi⊤zj=0
— Ernest A

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Bom ponto, @ Ernest. As médias são realmente zero, porque os dados foram centralizados na média (por sua suposição). Então todas as projeções devem ter média zero.
— Ameba 25/05

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@ Quebra-cabeças porque , portanto . A⊤A=(n-1)SS=cov(A)=1n−1A⊤AA⊤A=(n−1)S
— Ernest A

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@ Ernest, não pude resistir em fornecer uma resposta que não contenha texto, mas talvez deva acrescentar que a razão subjacente pela qual os PCs não são correlacionados é que sua matriz de covariância é dada por na base de autovetores e, nessa base, se torna diagonal - - esse é o ponto principal da composição do eigend. SSS
— Ameba
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