PCA().fit() 使用错误的轴进行数据输入

Question

我正在使用 sklearn.decomposition.PCA 为机器学习模型预处理一些训练数据。有 4095 个维度的 247 个数据点，使用 pandas 从 csv 文件导入。然后我缩放数据

training_data = StandardScaler().fit_transform(training[:,1:4096])

在调用PCA算法获取每个维度的方差之前，

pca = PCA(n_components)

pca.fit(training_data).

输出是一个长度为 247 的向量，但它的长度应该是 4095，这样我才能计算出每个维度的方差，而不是每个数据点的方差。

我的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

test = np.array(pd.read_csv("testing.csv", sep=','))
training = np.array(pd.read_csv("training.csv", sep=','))
# ID Number = [0]
# features = [1:4096]

training_data = StandardScaler().fit_transform(training[:,1:4096])
test_data = StandardScaler().fit_transform(test[:,1:4096])
training_labels = training[:,4609]

pca = PCA()
pca.fit(training_data)
pca_variance = pca.explained_variance_.

我试过对 training_data 进行转置，但这并没有改变输出。我也试过在 PCA 函数的参数中更改 n_components，但它坚持只能有 247 个维度。

这可能是个愚蠢的问题，但我对这种数据处理还很陌生。谢谢。

Answer 1

你说：

" but it should have length 4095 so that I can work out the variance of each dimension, not the variance of each data point."

没有。仅当您使用 pca = PCA(n_components=4095).

估计 4095 个组件时才会出现这种情况

另一方面，您定义：

pca = PCA() # this is actually PCA(n_components=None)

所以 n_components 设置为 None.

发生这种情况时（请参阅 documentation here）：

n_components == min(n_samples, n_features)

因此，在您的情况下，您有 min(247, 4095) = 247 个组件。

因此，pca.explained_variance_. 将是一个形状为 247 的向量，因为您有 247 个 PC 维度。

为什么我们有n_components == min(n_samples, n_features)？

这与covariance/correlation矩阵的秩有关。具有形状为 [247,4095] 的数据矩阵 X，covariance/correlation 矩阵将是 [4095,4095]，最大秩 = min(n_samples，n_features)。因此，您最多有 min(n_samples, n_features) 有意义的 PC components/dimensions.

PCA().fit() 使用错误的轴进行数据输入

PCA().fit() is using the wrong axis for data input

python

decomposition

pca

scikit-learn