是否需将数据转置后传入sklearn StandardScaler？PCA前是否需归一化转置数据？

问题1：是否应将数据转置后传入StandardScaler()？ #

不需要。sklearn的StandardScaler()默认按列处理，也就是对每个特征（你的数据集里的KPI列）计算均值和标准差，完成标准化。你的数据集结构是「行=移动应用，列=KPI指标」，这正好符合StandardScaler()的预期输入——我们需要标准化的是每个KPI的数值尺度，让不同KPI之间的量级可比。如果转置数据，就会变成「行=KPI，列=应用」，此时标准化的是每个应用的数值，完全偏离了需求。

问题2：应用PCA之前是否需要对转置后的数据集做归一化？ #

首先明确：你不需要转置数据集。而PCA之前必须做归一化（标准化）处理，原因是PCA基于方差提取主成分，尺度差异大的特征会主导方差计算。比如一个KPI是「下载量（数值级为万）」，另一个是「次日留存率（0-1之间）」，下载量的方差会远大于留存率，PCA会优先把下载量的方差作为主成分，导致其他KPI的贡献被掩盖，无法得到均衡的主成分结果。

正确流程：

• 使用原始数据集（行=应用，列=KPI）
• 先通过StandardScaler()对每列KPI做标准化
• 再将标准化后的数据传入PCA模型

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nadjib hamidi