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我试图了解 fit_transform 方法和 sklearn.decomposition.DictionaryLearning 中的 components_ 数组返回的值。

从文档看来 fit_transform 返回稀疏表示的输入数据， components_ 包含原子。

我使用以下代码在数字数据集上运行 sklearn.decomposition.DictionaryLearning：

sample_data=digits.data[:40,:]    
dl = DictionaryLearning(n_components=36, fit_algorithm='lars', transform_algorithm='lasso_lars')
    X_dict = dl.fit_transform(sample_data)

当我使用以下代码绘制 fit_transform 返回的 X_dict （根据文档是转换后的输入数据）时：

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
for i in range(36):
    ax = fig.add_subplot(6, 6, i + 1, xticks=[], yticks=[])
    ax.imshow(X_dict.reshape(-1, 6, 6)[i], cmap='Greys_r',
              interpolation='nearest')

这就是我得到的： 在此处输入图像描述

当我使用以下代码绘制 components_ 的内容（应该打印原子）时：

fig, ax = plt.subplots(6, 6, figsize=(8, 8))

samples = [dl.components_[x].reshape((8, 8)) for x in range(34)]

for i in range(6):
    for j in range(6):
        ax[i, j].set_axis_off()
        ax[i, j].imshow(samples[(i * 5) + j], cmap='gray')

plt.show()

这就是我得到的：

在此处输入图像描述

现在我的问题是，这是正确的吗？从我对字典学习的理解来看，我觉得第一个图像看起来更像原子，而后者看起来更像是转换后的输入。

有人可以解释一下原子和转换后的数据之间的区别，并告诉我这些图像中的哪一个是哪一个？

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