Из документов:
Линейное уменьшение размерности с использованием сингулярного значения Декомпозиция данных для проецирования их в пространство более низких измерений. Перед применением SVD входные данные центрируются, но не масштабируются для каждой функции.
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html
fit_transform - это просто эквивалент работы fit и transform последовательно на одной входной матрице. Функция fit рассчитывает средние значения для центрирования данных, а функция transform применяет средние значения, используя средние значения, вычисленные в течение fit.
Поэтому, чтобы поместиться в одну матрицу и применить параметры центрирования, извлеченные из этой матрицы, к другой (как, например, при применении модели, изученной в обучающем наборе, к набору тестов / проверок), вам потребуется использовать fit и transform отдельно.