使用 PCA 缩减维度：属性错误：'numpy.ndarray'对象没有属性'items'

Question

我正在尝试在DZone(https://dzone.com/articles/cv-r-cvs-retrieval-system-based-on-job-description(上实现一个示例项目并遇到了问题。在这种情况下，我已经设置

dir_pca_we_EWE = 'pickle_model_pca.pkl'

并正在执行以下内容：

def reduce_dimensions_WE(dir_we_EWE, dir_pca_we_EWE):
m1 = KeyedVectors.load_word2vec_format('./wiki.en/GoogleNews.bin', binary=True)
model1 = {}
# normalize vectors
for string in m1.wv.vocab:
model1[string] = m1.wv[string] / np.linalg.norm(m1.wv[string])
# reduce dimensionality
pca = decomposition.PCA(n_components=200)
pca.fit(np.array(list(model1.values())))
model1 = pca.transform(np.array(list(model1.values())))
i = 0
for key, value in model1.items():
model1[key] = model1[i] / np.linalg.norm(model1[i])
i = i + 1
with open(dir_pca_we_EWE, 'wb') as handle:
pickle.dump(model1, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
return model1

然后，这将产生以下错误：

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 12, in reduce_dimensions_WE
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'items'

与往常一样，非常感谢所有帮助！

Answer 1

首先将model1 = {}初始化为空字典。通过使用transform

model1 = pca.transform(np.array(list(model1.values())))

变量model1变成一个numpy.ndarray，这是 PCA 变换方法的返回类型。在行中

for key, value in model1.items():
...

你仍然使用model1，就好像它是一个字典，它不再是。

Answer 2

@datasailor回答您的问题并告诉您出了什么问题。在评论中，您询问如何将数据的尺寸减少到 200，我认为最简单的方法是使用 sklearn.decomposition.PCA 中的.fit_transform，而不是您当前使用的.transform：

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=200)
lower_dim_Data=pca.fit_transform(data)