python - numpy と matplotlib を使用した主成分分析

Question

この種のテーブルを表す配列があります。

そして、要素（e1、e2、e3）が互いに類似しており、懸念（c1、c2、c3）が互いに類似しているPCAを通じて結果を取得しようとしています。これを達成するために、私はmatplotlibとnumpyを使用しています:

var_grid = np.array(matrixAlternatives)
#Create the PCA node and train it
pcan = mdp.nodes.PCANode(output_dim=2, svd=True)
pcar = pcan.execute(var_grid)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(pcar[:, 0], pcar[:, 1], 'bo')
ax.plot(pcan.v[:,0], pcan.v[:,1], 'ro') #eigenvectors: pcan.v

ただし、次のような結果が得られました。

ご覧のとおり、懸念事項は互いに近すぎて分析できません。

マトリックス:

pcar
[[-54.84 -14.21],
 [-10.35  22.58],
 [ 65.19  -8.37]]

eigenvectors:
[[-0.05  0.96],
 [-0.54 -0.25],
 [ 0.84 -0.11]]

Idiogrid ツールで同じ分析を行うと、結果ははるかに良くなります。

Elemnts は私の PCA と同じ位置にあります (ちょうどミラーリングされています) が、懸念事項があまりにも異なります。それらの値:

con_1 0.19 0.98、con_2 0.98 -0.19、con_3 -1.00 0.00

ele_1 0.87 -0.53、ele_2 0.22 0.80、ele_3 -1.09 -0.27

私が間違っていると思いますか？