3、pca.explained_variance_ratio_属性 主成分方差贡献率:该方法代表降维后的各主成分的方差值占总方差值的比例,这个比例越大,则越是重要的主成分。 通过使用这个方法确定我们最终想要的数据维度。 3.1代码如下 scree = pca.explained_variance_ratio_
explained_variance_ratio = infile.variables['explained_variance_ratio'][id] noise_variance = infile.variables['noise_variance'][id] pca = PCA(n_components=n_components) pca.components_ = components pca.mean_ = mean pca.explained_variance_ratio_= explained_variance_ratio pca.noise_variance_ ...
使用sklearn 在 PCA 中恢复 explained_variance_ratio_ 的特征名称 社区维基1 发布于 2023-01-04 新手上路,请多包涵 我正在尝试从使用 scikit-learn 完成的 PCA 中恢复,选择 哪些 功能是 相关 的。 IRIS 数据集的经典示例。 import pandas as pd import pylab as pl from sklearn import datasets from sk...
As emphasized by this question on stackoverflow RandomizedPCA.explained_variance_ratio_ is false as it cannot cheaply estimate the total variance of the input data. I did a notebook to check that this is actually a bug. I think we should...