Yo realizo un SVD de descomposición y un escalamiento multidimensional de una de las 6 dimensiones de la matriz de datos, con el fin de obtener una mejor comprensión de la estructura de los datos.
Por desgracia, todos los valores propios son del mismo orden, lo que implica que la dimensionalidad de los datos es, de hecho, 6. Sin embargo, me gustaría ser capaz de interpretar los valores de los vectores singulares. Por ejemplo, la primera parece ser más o menos igual en cada dimensión (es decir, (1,1,1,1,1,1)
), y el segundo también tiene una interesante estructura (algo como (1,-1,1,-1,-1,1)
).
¿Cómo puedo interpretar estos vectores? ¿Me podrías recomendar alguna bibliografía sobre el tema?