sklearn PCA fit_transform() 是否中心输入变量？

Question

标题中的问题。打电话后pca.fit(X)，假设我打电话了pca.fit_transform(new_X)。是否new_X通过PCA自动居中？文档在这一点上并不清楚。

Answer 1

来自文档：

使用数据的奇异值分解将其投影到较低维度的空间进行线性降维。在应用 SVD 之前，输入数据已居中，但未针对每个特征进行缩放。

https://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.decomposition.PCA.html

fit_transform相当于在同一输入矩阵上连续运行fit和。transform该fit函数计算将数据居中的均值，并且该transform函数使用 期间计算的均值应用均值居中fit。

因此，要拟合一个矩阵，并将从该矩阵学到的中心参数应用于另一个矩阵（例如，将在训练集上学习的模型应用于测试/验证集时），您需要单独使用fit和transform。