主成分分析 - 爲什麼特徵向量的點積不是零？

Question

我嘗試使用Python sklearn對breast_canser數據集進行主成分分析。 並且不明白爲什麼特徵向量的點積（3個分量）不是零？

frst = pca.components_[0,:] 
scnd = pca.components_[1,:] 
thrd = pca.components_[2,:] 
orth1 = np.dot(frst,scnd) 
orth2 = np.dot(scnd, thrd) 
print(orth1.real) 
print(orth2.real) 

出：

0.0

1.52655665886e-16

Answer 1

浮點算術並不總是100％準確的，因爲計算機使用的數字的有限量來表示具有無限的數數字。 1.52655665886e-16〜machine epsilon的上限相對誤差是由於浮點運算，所以我就當0

編輯： 您也可能會遇到此問題，如果你的矩陣沒有明顯的特徵值。