ValueError：形状（2,2）和（4,6）未对齐：2（dim 1）！= 4（dim 0）答案

【问题标题】：ValueError: shapes (2,2) and (4,6) not aligned: 2 (dim 1) != 4 (dim 0)ValueError：形状（2,2）和（4,6）未对齐：2（dim 1）！= 4（dim 0）
【发布时间】：2017-02-11 22:12:11
【问题描述】：

抱怨这一行：

log_centers = pca.inverse_transform(centers)

代码：

# TODO: Apply your clustering algorithm of choice to the reduced data 
clusterer = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(reduced_data)

# TODO: Predict the cluster for each data point
preds = clusterer.predict(reduced_data)

# TODO: Find the cluster centers
centers = clusterer.cluster_centers_

log_centers = pca.inverse_transform(centers)

数据：

log_data = np.log(data)

good_data = log_data.drop(log_data.index[outliers]).reset_index(drop = True)

pca = PCA(n_components=2)
pca = pca.fit(good_data)

reduced_data = pca.transform(good_data)

reduced_data = pd.DataFrame(reduced_data, columns = ['Dimension 1', 'Dimension 2'])

数据是一个csv；标题看起来像：

    Fresh   Milk    Grocery Frozen  Detergents_Paper    Delicatessen
0   14755   899 1382    1765    56  749
1   1838    6380    2824    1218    1216    295
2   22096   3575    7041    11422   343 2564

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn pca sklearn-pandas

【解决方案1】：

问题是pca.inverse_transform()不应该将clusters作为参数。

确实，如果您查看documentation，它应该将从PCA 获得的数据应用于您的原始数据，而不 > 使用 KMeans 获得的质心。

【讨论】：