sklearn PCA fit_transform() 是否以输入变量为中心？

Question

标题中的问题。 调用pca.fit(X) ，假设我调用了pca.fit_transform(new_X) 。 new_X是否由 PCA 自动居中？ 文档在这一点上不清楚。

Answer 1

从文档：

使用数据的奇异值分解将其投影到较低维空间的线性降维。 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 。 fit函数计算数据居中的均值， transform函数使用fit期间计算的均值应用均值居中。

因此，要拟合一个矩阵，并将从该矩阵学到的居中参数应用到另一个矩阵（例如，将在训练集上学到的模型应用于测试/验证集时），您需要分别使用fit和transform .