Реконструкция PCA: statsmodels vs sklearn

Question

Я пытаюсь перевести мою модель PCA из sklearn в statmodels.

Используя sklearn , я могу восстановить свои данные следующим образом:

# reconstruction using 2 principal components
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X)

# reconstruct the data
X_reconst = np.dot(pca.transform(X)[:,:2], pca.components_[:2,:])

Что будет эквивалентно тому же в statsmodels ? API и номенклатура кажутся совершенно разными.

Заранее спасибо!

Answer 1

Реализация Statsmodels PCA сохраняет проекцию данных в качестве атрибута модели.

Например,

import statsmodels.api as sm

# specifying two components and fitting data
pca = sm.PCA(X, ncomp=2)
X_reconst = pca.projection