pca.fit_transform(df)とは

2024年6月8日

pca.fit_transform(df)は、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）を用いてデータフレーム df を変換する処理を行います。

具体的には、以下の手順を経てデータを変換します。

1. PCAモデルの学習（フィッティング）:
   pca.fit()メソッドを使用して、PCAモデルをデータに適合させます。これにより、元のデータセットから共分散行列が計算され、その後の主成分の計算に使用されます。学習済みのPCAモデルが得られます。

2. データの変換:
   pca.transform()メソッドを使用して、元のデータセットを新しい座標系に変換します。主成分の方向に射影されたデータが得られます。この変換は、データセットの次元削減や特徴量の抽出に使用されます。

しかし、fit_transform()メソッドは、学習と変換の両方のステップを一度に行います。つまり、以下のことが行われます。

1. PCAモデルの学習（フィッティング）:
   fit()メソッドを使用して、PCAモデルをデータに適合させます。これにより、共分散行列が計算されます。

2. データの変換:
   transform()メソッドを使用して、元のデータセットを新しい座標系に変換します。主成分に射影されたデータが得られます。

fit_transform()メソッドを使用することで、学習と変換の両方が一度に行われるため、コードが簡潔になります。