AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'inverse_transform'

这个错误是因为你正在尝试在一个 NumPy 数组上调用 `inverse_transform` 方法，但是 NumPy 数组本身并没有这个方法。`inverse_transform` 方法通常被用于反转数据转换操作，比如在数据预处理中使用的标准化或归一化操作。

如果你想要对数据进行反转操作，你需要查找用于转换数据的对象或函数，并使用相应的方法进行反转操作。具体的方法取决于你所使用的数据转换技术。

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AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'inverse_GE'

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法找到关于'numpy.ndarray' object has no attribute 'inverse_GE'的信息。但是，AttributeError通常表示对象没有所需的属性或方法。这可能是由于对象类型不正确或对象未正确初始化引起的。您可以检查对象的类型和初始化过程，以查找并解决此错误。

AttributeError: 'OrthogonalMatchingPursuit' object has no attribute 'fit_transform'

非常抱歉，我犯了一个错误。`OrthogonalMatchingPursuit`类没有`fit_transform`方法，而是使用`fit`方法拟合数据并使用`transform`方法进行转换。以下是修正后的代码：

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

# 定义原始函数曲线
def original_function(x):
    return np.sin(2 * np.pi * x) + 0.5 * np.cos(4 * np.pi * x)

# 生成原始数据
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = original_function(x)

# 添加噪声
np.random.seed(0)
y_noise = y + np.random.normal(0, 0.1, len(x))

# PCA压缩重构
pca = PCA(n_components=10)
y_pca = pca.fit_transform(y_noise.reshape(-1, 1))
y_reconstructed_pca = pca.inverse_transform(y_pca).flatten()

# OMP压缩重构
omp = OrthogonalMatchingPursuit(n_nonzero_coefs=10)
y_omp = omp.fit(y_noise.reshape(-1, 1)).transform(y_noise.reshape(-1, 1))
y_reconstructed_omp = omp.inverse_transform(y_omp).flatten()

# 计算重构准确率
reconstruc