sklearn中各算法類的fit，fit_transform和transform函數
在使用PCA和NFC中有三個函數fit，fit_transform，transform區分不清各自的功能。通過測試，勉強了解各自的不同，在這裏做一些筆記。
1.fit_transform是fit和transform的混合，相當於先調用fit再調用transform。
2.transform函數必須在fit函數之後調用否則會報錯
3.fit_transform返回的是降維之後的結果，而且是對列壓縮的
4.fit函數返回的是算法類，但是其成員變量components_是有數據的，而且似乎也是執行算法之後的結果，不過是對行壓縮的。將數據轉置後代入fit函數，和使用fit_transform得到的結果是不一樣的，但是很接近。說明fit也是做了一定的特征提取的，只不過是對行操作的。
至於詳細的區別目前沒找到有人說明。只是建議使用fit_transform，若要使用fit，註意這個函數是對行壓縮的
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