Sklearn PCA是PCA。组件是否加载？

Question

Sklearn PCA是PCA。组件是否加载？我很确定是这样，但我正在努力跟进一篇研究论文，我从他们的文章中得到了不同的结果。我在sklearn文档中找不到它。

Answer 1

pca.components_是数据投影到的空间的正交基。它的形状是(n_components, n_features)。如果要保留100个样本和50个维度（也称为特征）的数据集的前3个组件（例如进行三维散点图），则pca.components_将具有形状(3, 50)。

我认为所谓的“加载”是将每个样本投影到分量所跨越的向量空间的结果。这些可以在调用pca.fit(X_train)之后通过调用pca.transform(X_train)获得。结果将具有形状(n_samples, n_components)，即上一个示例的(100, 3)。