使用LDA(n_components=2)时fit_transform返回1维矩阵而非2维的问题

核心原因：LDA的维度上限限制 #

你遇到的这个问题其实是LDA算法本身的特性导致的——LDA最多只能将数据降到「类别数-1」维。

Churn_Modelling.csv是客户流失预测数据集，目标变量y_train应该是二分类（客户留存/流失，对应0和1两种类别），所以类别数是2，那么LDA能输出的最大维度就是2-1=1，这就是为什么你设置n_components=2却只得到了1维的结果。

验证方法 #

你可以先检查一下目标变量的类别数量，用下面的代码确认：

print(np.unique(y_train))
print("类别数量：", len(np.unique(y_train)))

如果输出的类别数是2，那就能完全解释这个现象了。

额外说明 #

LDA是一种有监督的降维算法，它的核心是寻找能最大化类间差异、最小化类内差异的投影方向，而投影方向的数量最多只能是类别数减1（因为当有k个类别时，类间散度矩阵的秩最多是k-1）。所以对于二分类任务，LDA只能输出1维特征，这是算法的固有限制，不是你的代码或数据预处理出了问题。

如果确实需要2维的降维结果，你可以考虑使用无监督的降维算法，比如PCA，或者适合可视化的t-SNE。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cédric