PCA fit() 运行时警告（true_divide 中遇到无效值）

Question

这个问题与机器学习有关。我用灰度图像的值填充数组。

ben = io.ImageCollection('./Ben_bw.png')[0]
ben = np.array(ben)#array of all pixels

现在我用以下方法展平数组：

ben_flat = ben.reshape((1, -1))

当我打印 ben_flat.shape 然后我得到一个非零的 (1, 10304) 数组

然后当我尝试使用 PCA 并拟合数组时：

pca = PCA(n_components=200)
ben_reduced = pca.fit(ben_flat) 

当我适合数组时，我收到一个错误：

RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide

据我所知，某处有一个零分频器。但我无法理解它在哪里或它如何结束。

Answer 1

PCA 拟合是用 n 个样本完成的，每个样本具有相同数量的特征。比较每个样本的成分，最先保留方差最大的成分，从而保留最多的信息。ben_flat 只是一个样本，算法不知道如何将其分解为较低维度，因为没有其他样本可以与之进行比较。