PCA 實現多向量壓縮

第一個主成分（components_[0]）正是數據協方差矩陣中最大特征值對應的特征向量。

，layer_attention_vector[layer] 被賦值為 pca.components_[0]，這確實是一個特征向量，具體來說是 PCA 分解得到的第一個主成分（主特征向量）。

關于它的維度：

• 假設 contrast_vectors 是一個形狀為 (樣本數, 特征數) 的矩陣
• PCA 擬合后得到的每個主成分（包括 components_[0]）的維度與原始數據的特征數相同
• 因此 layer_attention_vector[layer] 的維度等于 contrast_vectors 的列數（特征維度）

這個向量的意義是：在所有可能的方向中，能夠解釋原始數據中最大方差的那個方向向量，通常被用作對原始高維特征的一種壓縮表示或"注意力權重"（根據你的變量命名推測）。

如果需要驗證，可以在代碼后添加：