有没有办法将OneHot编码的SciPy稀疏矩阵应用于PCA？

Question

我的数据既有数字属性，也有阴极属性，我正在尝试应用PCA分析。对于cathegoric，我使用sklearn.preprocessing OneHotEncoder对其进行OneHot编码，但当我将矩阵应用于sklearn.decomposition PCA时，会产生以下错误：

类型错误：PCA不支持稀疏输入。有关可能的替代方案，请参见截断SVD

我想使用PCA，因为我的数据除了要进行OneHot编码的分类外，还有数字属性。我可以将SciPy稀疏矩阵转换为稠密NumPy数组，并将其附加到我的df中（我不知道它是否能提供令人满意的结果，因为我不太懂统计学），但我想知道是否有一种方法可以将稀疏矩阵直接应用于PCA，以防遇到更大的数据集

进一步资料：

我正在使用“马腹痛数据集”

你可以在这里下载：http://networkrepository.com/horse-colic.php

数据目录可在此处获得：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Horse+Colic