我已经在X_train上应用了CountVectorizer()，它返回了一个稀疏矩阵。

通常，如果我们想要标准化稀疏矩阵，我们会传递with_mean=False参数。

scaler = StandardScaler(with_mean=False)X_train = scaler.fit_transform()

但在我的情况下，在X_train上应用CountVectorizer后，我还进行了PCA（TruncatedSVD）来降低维度。现在我的数据不再是稀疏矩阵了。

那么现在我可以直接应用StandardScaler()而无需传递with_mean=False（即with_mean=True）吗？

回答：

如果你查看with_mean参数的作用，你会发现它只是在缩放前对数据进行居中处理。不对稀疏矩阵进行居中的原因是，当你尝试居中稀疏矩阵时，它会被转换成密集矩阵，并会占用更多的内存，从而首先破坏其稀疏性。

在你执行PCA后，你的数据维度已经降低，现在可以在缩放前进行居中处理。因此，是的，你可以直接应用StandardScaler()。