sklearn库中的PCA算法就是利用SVD实现的。 接下来我们自己编写代码实现PCA算法。 3.2 代码实现 先后使用numpy和sklearn进行实现,最后比较我们自己写的和封装好的库有什么不同。 数据集我选的是kaggle游乐场的表格数据,刚好这个数据较小,只有6个特征,400多个样本,非常适合做实验。 如果有看不懂代码的话没关系,我们...
predict:在使用pca、factor和rotate命令之后,创建因子分或符合变量。便于下一步进行建模分析alpha:哥伦巴哈阿尔法信度系数。如果不使用因子分析和主成份分析,而是直接将相关变量相加,则需要检验它们的alpha系数cluster:聚类分析 2 例子:planets数据分析 2.1 第一步:导入数据 . cd "D:\Stata" . use "D:\Stata\...
一、PCA(Principal Component Analysis)介绍 PCA是数据处理中的一个常用方法,用于数据降维,特征提取等,实际上是将在原有的特征空间中分布的数据映射到新的特征空间(或者说,将原有到正交坐标系进行旋转,使得在旋转后的坐标系下,在某几根坐标轴上数据分布的方差比较
return X_norm, means, stds #PCA def pca(X): sigma = (X.T@X)/len(X) U, S, V = np.linalg.svd(sigma) return U, S, V X_norm, means, stds = featureNormal(X) U, S, V = pca(X_norm) print(U[:,0]) plt.figure(figsize=(7, 5)) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], face...
PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与数据本身是密切相...
所以PCA的各种代号..大概这些吧,可能有漏,有些代号会有不只一种用法code5:接触敌方或发现目标/传送战斗记录code15:遭到敌方攻击code18:全员就战斗位置/继续执行作战code23:到达现场/开始进行作战cod
代码实现: importnumpy as npclassPCA():#计算协方差矩阵defcalc_cov(self, X): m=X.shape[0]#数据标准化X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.var(X, axis=0)return1 / m *np.matmul(X.T, X)defpca(self, X, n_components):#计算协方差矩阵cov_matrix =self.calc_cov(X)#计算协方差...
PCA算法实现的脚本如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scipy.io as sio # load mat import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from sklearn import decomposition # 这两句代码用来正确显示图中的中文字体,后续都要加上 ...
主成分分析(PCA)是一种简单而强大的降维技术。通过它,我们可以直接减少特征变量的数量,进而缩小重要特征并节省计算量。从高层次来看,PCA有三个主要步骤: (1)计算数据的协方差矩阵 (2)计算该协方差矩阵的特征值和向量 (3)使用特征值和向量选择最重要的特征向量,然后将数据转换为这些向量以降低维数!