python - ValueError：n_components=4 必须介于 0 和 min(n_samples, n_features)=2 之间，且 svd_solver='full'

Question

我的代码出现这样的错误

for n, df_process in enumerate(all_df):
                #Normalisasi data dengan metode Standard Scaler
                scaler=StandardScaler()
                scaler.fit(df_process)
                scaled_data=scaler.transform(df_process)
                #Menentukan jumlah komponen dalam PCA
                if n == 0:
                    pca=PCA(n_components=total_faktor_positif, svd_solver='full')
                else:
                    pca=PCA(n_components=total_faktor_negatif, svd_solver='full')

                #Fitting PCA dari data yang sudah normalisasi
                pca.fit(scaled_data)
                #Dicari PCA dari data yang sudah normalisasi
                x_pca=pca.transform(scaled_data)
                factor = []
                for pc in x_pca:
                    factor.append(np.argmax(pc))
                all_factor.append(factor)
                print (all_factor)
                all_pca.append(x_pca)

集群 dari hasil PCA yang sudah didapatkan

我该如何修复它们？请帮忙:(因为今天是我的作文

标签： pythonpca

Answer 1

的必须低于n_components。PCAmin(n_samples, n_features)

在这种情况下，min(n_samples, n_features)=2, 所以n_components只接受 [0,2] 之间的值，但你给它4。

您可以尝试：n_components=2