我正在尝试模仿PCA中可用的sklearn.decomposition类的行为。
我已经编写了一种计算SVD的方法，但是我不确定fit()，tranform()和fit_transform()会做什么，否则我将无法继续进行。
我认为fit()计算svd，并且可以使用singular_values_属性访问奇异值，但是我不知道其余两种方法。
答案 0 :(得分：2)
在docs中，您可以看到fit()，transform()和fit_transform()的一般说明：
[...]一种
fit方法，用于学习模型参数（例如均值和标准 训练集和transform将此转换模型应用于看不见的数据的方法。fit_transform可能更方便，更高效地进行建模和 同时转换训练数据。