sklearnのPCAによる次元を小さくする

Question

sklearnのPCAによって画像の寸法を（480,640,3）から（1,512）に縮小したいと思います。だから、イメージを（1、921600）に改造します。その後、pcaを実行して次元を縮小します。しかし、それは代わりに（1512）

>>> img.shape 
(1, 921600) 
>>> pca = PCA(n_components=512) 
>>> pca.fit_transform(img).shape 
(1, 1) 

（1,1）に変更する誰もが単一の画像の寸法を小さくする方法を教えてもらえますか？ありがとう

Answer 1

これは期待されています。 Wiki says (bold annotation by me)：

PCAは主成分（又は変化の時々、主モードと呼ばれる直線的に相関のない変数の値のセットにおそらく相関する変数の観測のセットを変換する直交変換を使用して統計的手順であります）

フィッティングPCA形状(1, 921600)は、921600フィーチャーの1つのサンプルであることを意味します。

sklearn's docs:：

n_components ==分（n_samples、n_features）