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問題：PCA降維后的feature數(shù)如果少于樣本數(shù)，為什么會報錯把n_components一旦改為超過230后，會有截圖中的錯誤，即：

ValueError: n_components=250 must be between 0 and min(n_samples, n_features)=230 with svd_solver='full'

Answer:

PCA降維實現(xiàn)的依舊是對features的減少，而不是樣本數(shù)，這個你要記住。因此降維之后的樣本數(shù)量是不變的，feature數(shù)量會變少。

為什么pca降維后feature數(shù)量多余樣本數(shù)量會報錯？這是算法本身決定的，要求降維后的feature數(shù)量少于樣本數(shù)：

思考pca降維的原理，如果要降到n維，那就需要構(gòu)建一個n維德投影空間，而這個投影空間是要通過n+1個樣本數(shù)量決定的，如果樣本數(shù)量太少，那就無法得到一個有效的投影空間。舉個最簡單的例子：

把數(shù)據(jù)點投影到一條直線上，理解為投影到一維空間，那就需要有兩個或兩個以上的點，這樣才能確定一條直線，使樣本到直線德距離之和最小，如果只有一個點，那是有無數(shù)條直線的。因此需要樣本數(shù)量大于一。

到此，相信大家對“怎么解決人工智能PCA降維后的報錯問題”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！