sklearn中各算法类的fit，fit_transform和transform函数

在使用PCA和NFC中有三个函数fit，fit_transform，transform区分不清各自的功能。通过测试，勉强了解各自的不同，在这里做一些笔记。

1.fit_transform是fit和transform的混合，相当于先调用fit再调用transform。

2.transform函数必须在fit函数之后调用否则会报错

3.fit_transform返回的是降维之后的结果，而且是对列压缩的

4.fit函数返回的是算法类，但是其成员变量components_是有数据的，而且似乎也是执行算法之后的结果，不过是对行压缩的。将数据转置后代入fit函数，和使用fit_transform得到的结果是不一样的，但是很接近。说明fit也是做了一定的特征提取的，只不过是对行操作的。

至于详细的区别目前没找到有人说明。只是建议使用fit_transform，若要使用fit，注意这个函数是对行压缩的

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