如何在迭代和执行 PCA 后正确返回数组

如何解决如何在迭代和执行 PCA 后正确返回数组

我有一个名为 x_train 的 3d 数组（样本、时间步长、特征），我想在其中为每个样本迭代并在 2D 数组（时间步长、特征）上执行 PCA。我有这个代码，但因为它返回一个 5x1 数组，我在返回值时遇到问题：

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=1)
X_transform_PCA = np.zeros((x_train.shape[0],1))
for i in range(x_train.shape[0]):
    pca = PCA(n_components=1)
    f  = pca.fit_transform(x_train[i,:,:])
    X_transform_PCA[i,:] = f
print(X_transform_PCA.shape[0])

解决方法

我想通了。看起来这成功了。

X_transform_PCA = []

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=1)
for i in range(x_train.shape[0]):
    pca = PCA(n_components=1)
    f  = pca.fit_transform(x_train[i,:,:])
    X_transform_PCA.append(f)
print(X_transform_PCA)