我在尝试使用scikit的GaussianRandomProjection来处理我的数据集，数据集的形状为1599 x 11，如下所示：

transformer = random_projection.GaussianRandomProjection()X_new = transformer.fit_transform(wine_data.values[:, :11])

在执行上述操作时，我遇到了以下错误：

ValueError: eps=0.100000 and n_samples=1599 lead to atarget dimension of 6323 which is larger than the original space with n_features=1

我不理解这个错误。它具体是什么意思？我如何使用GaussianRandomProjection来降低数据维度呢？

回答：

以下是来自Scikit-Learn官方文档关于GaussianRandomProjection中参数n_components的直接引用：

目标投影空间的维度。

n_components可以根据数据集中样本数量和Johnson-Lindenstrauss引理给出的界限自动调整。在这种情况下，嵌入的质量由eps参数控制。

需要注意的是，Johnson-Lindenstrauss引理对数据集的结构不作任何假设，因此可能会给出对所需组件数量的非常保守的估计。

在你的情况下，看起来估计器在“降低”维度后倾向于生成一个6323维的目标投影。这显然是出乎意料的，因为你希望降低维度而不是增加它。我建议你首先假设你期望的输出维度（例如8），然后测试模型是否按预期工作。

transformer = GaussianRandomProjection(n_components=8) #设置你期望的输出维度X_new = transformer.fit_transform(wine_data.values[:, :11])

祝你好运