PCA 实现多向量压缩：首个主成分的深层意义

PCA 实现多向量压缩

第一个主成分（components_[0]）正是数据协方差矩阵中最大特征值对应的特征向量。

，layer_attention_vector[layer] 被赋值为 pca.components_[0]，这确实是一个特征向量，具体来说是 PCA 分解得到的第一个主成分（主特征向量）。

关于它的维度：

• 假设 contrast_vectors 是一个形状为 (样本数, 特征数) 的矩阵
• PCA 拟合后得到的每个主成分（包括 components_[0]）的维度与原始数据的特征数相同
• 因此 layer_attention_vector[layer] 的维度等于 contrast_vectors 的列数（特征维度）

这个向量的意义是：在所有可能的方向中，能够解释原始数据中最大方差的那个方向向量，通常被用作对原始高维特征的一种压缩表示或"注意力权重"（根据你的变量命名推测）。

如果需要验证，可以在代码后添加：