python - sklearn 中的 pca.inverse_transform

Question

将我的数据拟合后X = 我的数据

pca = PCA(n_components=1)
pca.fit(X)
X_pca = pca.fit_transform(X)

现在 X_pca 具有一维。

当我根据定义执行逆变换时，它不是应该返回原始数据，即 X，二维数组吗？

当我这样做

X_ori = pca.inverse_transform(X_pca)

我得到相同的尺寸，但数字不同。

此外，如果我同时绘制 X 和 X_ori，它们是不同的。

Answer 1

When I perform inverse transformation by definition isn't it supposed to return to original data

不，只有当您指定的组件数量与输入数据的维数相同时，您才能预期这种情况。对于任何小于此值的 n_components，在应用逆 PCA 变换后，您将得到与原始数据集不同的数字:下图给出了二维说明。