python - sklearn 中的 pca.inverse_transform

Question

将我的数据拟合到 X = 我的数据之后

pca = PCA(n_components=1)
pca.fit(X)
X_pca = pca.fit_transform(X)

现在 X_pca 有一个维度。

当我按定义执行逆变换时，它不应该返回原始数据，即X，二维数组吗？

当我做

X_ori = pca.inverse_transform(X_pca)

我得到相同的尺寸但是不同的数字。

此外，如果我同时绘制 X 和 X_ori 它们是不同的。

标签： pythonscikit-learnpca

Answer 1

当我按定义执行逆变换时，它不应该返回原始数据吗

不，只有当您指定的组件数量与输入数据的维度相同时，您才能期望这一点。对于任何小于此的 n_components，在应用逆 PCA 变换后，您将得到与原始数据集不同的数字：下图给出了二维的说明。