数据经过PCA将维后，例如，原本是10维，降维后为5维。
然后求出多元线性函数的系数为[1,2,3,4,5],
那么如何将个五个系数还原为10个系数。
因为降维后是5,根据降维后的数据计算线性函数，
系数必然是5.
但是原始维度是10,那么怎样将5个系数还原为10个系数。
你这个5个系数就是原来10维的线性标出，带进去系数相乘相加就行了
和楼主遇到同样的问题，目前是X*(B^T（前K行）)，其中X是主成分计算的线性函数，B是特征矩阵。这个方法原始数据的特征可以保留（分布），但数值上会有失真，
若楼主有其他解决方法，欢迎交流
你好 请问这个问题解决了吗
还原原始数据的过程也就是获得样本点映射以后在原空间中的估计位置的过程， 就是计算 X-approx的过程。