pca=PCA(n_components=n_components)X_train_pca=pca.fit_transform(X_train_std)X_test_pca=pca.transform(X_test_std)# Display the resultsprint("Original Training Data Shape:",X_train.shape)print("Reduced Training Data Shape (PCA):",X_train_pca.shape)print("Number of Components Selected:",...
通过统计分析里的方法(如方差阈值化、卡方检验、方差分析、T检验等)从众多的特征里选择其中的一些拿来使用,其他特征丢掉;另外一种降维技术是通过转换的方式,不是纯粹的挑选,是通过转换的技术得到新的特征,理解起来往往没那么容易,降维的技术也有很多,如LDA、PCA,本文会介绍PCA,即主成分分析。
主成分分析(PCA)是一种常用的无监督数据降维方法,它通过寻找数据集中最能代表数据变化方向的正交向量(即主成分),将原始数据从高维空间映射到低维空间,同时尽可能保留数据的重要信息。PCA的核心思想在于“数据压缩”和“去噪”,使得处理后的数据更加简洁、高效。 二、PCA在人脸识别中的应用 人脸识别技术通过捕捉、分析...
PCA:PCA通过投影的方式将高维数据投影到低维空间,同时保留数据的主要特征。具体来说,PCA通过线性变换将原始特征转换为新的特征,新特征的方差最大,从而保留了数据的主要信息。PCA的核心步骤是进行特征的标准化和求取协方差矩阵。 二、SVD与PCA的比较 降维效果:SVD和PCA都能实现数据的降维,但PCA更适合于高维数据...
降维技术是单细胞数据分析中的关键步骤之一,它帮助研究人员从高维数据中提取出潜在的结构和模式,使得数据可视化更加直观。常见的降维技术包括PCA、t-SNE和UMAP等,每种方法都有其优缺点。 1.主成分分析(PCA): PCA是一种经典的线性降维方法,它通过计算数据的协方差矩阵,找到最大方差的方向,将高维数据映射到低维空间...
主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,适用于无监督学习场景,其目的是避免维度过高导致的计算复杂性增加和模型过拟合。PCA基于数据的方差,通过查找方差最大的方向来降低数据的维度。首先,对数据进行零均值化处理;然后,计算协方差矩阵,协方差矩阵的对角线元素代表方差,非对角线元素代表特征间的线性关系;接着,通过...
机器学习算法-PCA降维 一、引言 在实际的数据分析问题中我们遇到的问题通常有较高维数的特征,在进行实际的数据分析的时候,我们并不会将所有的特征都用于算法的训练,而是挑选出我们认为可能对目标有影响的特征。比如在泰坦尼克号乘员生存预测的问题中我们会将姓名作为无用信息进行处理,这是我们可以从直观上比较好理解的...
使用PCA(主成分分析)作为例子,来详细介绍降维的具体步骤。 PCA降维步骤: 1. 数据准备与标准化 假设我们有一个数据集,包含4个二维样本点,未标准化: 首先,对数据进行标准化处理,使其均值为0,方差为1。 2. 计算协方差矩阵 3. 求解特征值与特征向量
1. 机器学习之PCA降维概念 1.1 机器学习 传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则。然而,在机器学习的魔法领域,我们向计算机系统灌输了海量数据,让它在数据的奔流中领悟模式与法则,自主演绎未来,不再需要手把手的指点迷津。 机器学习,犹如三千世界的奇幻之旅,分为监督学习、无监督学习和强化学...
降维技术PCA 大规模特征下: 数据显示;数据集更容易使用;降低计算开销;降噪或去噪;结果易于解释; 三种降维技术: 1.PCA(主成分分析) 找出前N个最主要的特征,其他摒弃。e.g:考察一个人文化水平,看语文成绩(存在中英数等多个科目成绩) 2.PA(因子分析)