输入[0,1]之间的浮点数,并且让参数svd_solver =='full',表示希望降维后的总解释性方差占比大于n_components指定的百分比,即是说,希望保留百分之多少的信息量。 比如说,如果我们希望保留97%的信息量,就可以输入n_components = 0.97,PCA会自动选出能够让保留的信息量超过97%的特征数量。 pca_f = PCA(n_compon...
explained_variance_ration_components形状数组(n_components),由每个选定组件解释的方差百分比。如果未设置n_components,则存储所有组件,比率之和等于1.0。 explained_variance_ratio_是一个非常有用的属性,您可以使用它根据覆盖方差百分比的所需阈值选择主成分。例如,此数组中的take值为[0.4, 0.3, 0.2, 0.1]。如果我们...
另外我看了其他人关于归一化的提问,老师也明确指出在PCA之前是需要进行归一化的,但是视频识别手写数字的时候没有归一化处理,是不是因为手写数字的特征原本就是基于黑白像素规整的数据,所以不必归一化处理? 2.主成分解释方差中的这步操作pca = PCA(n_components=X_train.shape[1]) 结果显示的把原来64维的数据降维...
百度试题 结果1 题目函数sklearn .decomposition.PCA(n_components='mle',whiten=False,svd_solver='auto')中参数n_components取值'mle'用MLE算法根据特征的 选择一定数量的主成分特征来降维。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:(1)方差分布情况反馈 收藏 ...