PCA返回的组件少于设定的组件

Question

我想在我的特征向量上应用PCA（主成分分析）并将组件减少到1000， 一个向量具有7440个特征，列表中有200个向量。 w ^ 我正在训练PCA，它每个向量只返回200个特征。

print (type(arrVectorFinal))
print len(arrVectorFinal[0])
pca = PCA(n_components=1000)
pca.fit(arrVectorFinal)
X_t_train = pca.transform(arrVectorFinal)
print X_t_train.shape 

输出：

<type 'list'>
7440
(200L, 200L)

有人可以告诉我，那里有什么问题吗？

我也尝试了fit_transform，没有区别......我应该以某种方式重新制作矢量列表或？ （我试过把它变成numpy数组）。