pca.fit_transform和pca.transform区别是什么，如何改正

pca.fit_transform()是用于拟合PCA模型并将数据转换为降维后的结果，而pca.transform()是将已经拟合好的PCA模型应用于新数据并将其转换为降维后的结果。

如果需要将新数据用于PCA降维，需要先使用pca.fit()拟合模型，然后使用pca.transform()将数据转换为降维后的结果。如果需要将既有的数据集进行PCA降维，可以直接使用pca.fit_transform()进行拟合和转换操作。

因此，如果需要将新数据应用于PCA降维，需要使用pca.fit()拟合模型并使用pca.transform()将数据转换为降维后的结果。如果需要将既有的数据集进行PCA降维，可以直接使用pca.fit_transform()进行拟合和转换操作。

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from sklearn.decomposition import PCA def pca_demo(data): transfer = PCA(n_components=0.92) data_new = transfer.fit_transform(data) print(data_new) return data_new if __name__ == '__main__': X_new = pca_demo(X_new)加注释

这段代码是使用Python中的sklearn库实现PCA降维的过程。具体解释如下：

1. 首先导入PCA库

from sklearn.decomposition import PCA

2. 定义一个名为`pca_demo`的函数，该函数接收一个数据集`data`作为参数

def pca_demo(data):

3. 创建一个PCA对象`transfer`，并将`n_components`参数设置为0.92，表示希望将数据降维到保留92%的方差

transfer = PCA(n_components=0.92)

4. 调用`fit_transform`方法将数据集进行降维处理，并将结果保存在`data_new`中

data_new = transfer.fit_transform(data)

5. 打印出降维后的数据集

print(data_new)

6. 返回降维后的数据集`data_new`

return data_new

7. 在主程序中，调用`pca_demo`函数并将结果保存在`X_new`中

if __name__ == '__main__':
    X_new = pca_demo(X_new)

综上所述，这段代码的作用是对数据集进行PCA降维，并将结果保存在`X_new`中。

File E:\software\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_pca.py:407, in PCA.fit_transform(self, X, y)

这段代码是scikit-learn库中PCA类的fit_transform()方法的实现代码。该方法用于对原始数据矩阵进行拟合和转换，返回降维后的数据矩阵。

在方法实现中，首先对输入的数据矩阵X进行中心化处理，然后计算数据的协方差矩阵。接着，使用numpy库的linalg.eigh()函数求解协方差矩阵的特征值和特征向量，并按照特征值从大到小对特征向量进行排序。根据指定的特征数目n_components，选择排名靠前的特征向量，构成投影矩阵W。最后，使用投影矩阵W将原始数据矩阵X进行转换，得到降维后的数据矩阵X_new。

需要注意的是，该方法中对于输入的数据矩阵X和标签向量y，要求其为C-ordered数组，即按行进行存储。如果数据不满足该要求，需要使用numpy库的ascontiguousarray()函数进行转换。此外，如果输入的数据矩阵X中有缺失值NaN，会自动进行均值估计并填充缺失值。同时，如果PCA对象中指定了whiten=True，则会对转换后的数据进行白化处理。