为什么PCA返回空的coeff值和Score？

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维技术，用于将高维数据映射到低维空间。在进行PCA时，可能会出现返回空的coeff值和Score的情况，可能的原因如下：

1. 数据缩放问题：PCA对数据的尺度比较敏感，如果数据没有经过适当的缩放处理，可能会导致返回空的coeff值和Score。建议在应用PCA之前，对数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1。
2. 数据中存在缺失值：如果数据中存在缺失值，PCA的计算过程会受影响，可能导致返回空的coeff值和Score。在应用PCA之前，需要处理数据中的缺失值，可以选择填充缺失值或者删除含有缺失值的样本。
3. 数据相关性过高：如果数据中存在高度相关的特征，PCA可能无法准确地估计主成分。在进行PCA之前，可以通过计算特征之间的相关系数，剔除高度相关的特征，或者使用其他方法进行特征选择。
4. 样本数量过少：如果样本数量远小于特征的数量，PCA可能会出现过拟合的情况，导致返回空的coeff值和Score。在这种情况下，可以考虑使用其他降维方法或者收集更多的样本数据。

总结起来，PCA返回空的coeff值和Score可能是由于数据缩放问题、数据中存在缺失值、数据相关性过高或者样本数量过少所导致的。在应用PCA之前，需要进行数据预处理，处理好这些可能的问题，以确保能够正确地得到PCA的结果。

关于PCA的更多信息，你可以参考腾讯云的PCA产品文档： PCA产品介绍

请注意，以上回答仅为参考，具体情况需要根据实际数据和应用场景来确定。