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...
PCA降维的算法的代码,可以使用sklearn进行直接进行调用,调用的代码如下: 将sklearn机器学习框架进行安装 代码语言:javascript 复制 pip install sklearn 调用sklearn工具包用来进行PCA数据降维 导入矩阵与数组计算扩展包 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp 定义标准化的函数 代码语言:javascript 复制 defBatchNormaliz...
也就是说,PCA并不会对原有数据做任何的改变,而只是将“观看”原有数据的视角转换了,即,在原有数据空间中的数据的相对位置,与在主成分空间(Principal Component Space)中的相对位置是完全相同的,相当于只是更换了原有数据的基底。 4原理与步骤简述 算法一:特征分解(Eigen Decomposition) 1.先对A 进行中心化(整体...
在图像数据中使用PCA算法降维数据,首先要进行数据标准化,运行完PCA算法之后,注意到每一个矩阵 主成份都是长度为 的向量( ),可以将 中向量重新设置为32×32的图像矩阵,实现图像数据的可视化,具体实现代码如下所示: print('Running PCA on face dataset.\n(this might take a minute or two ...)') # 标准化...
完整的实验代码在我的github上QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com)欢迎star⭐ PCA(Principal Component Analysis)算法是一种常用的数据降维方法,主要用于高维数据的可视化、噪声过滤、特征提取等方面。 PCA算法原理 PCA算法的原理如下: ...
4. PCA算法过程 输入:训练样本集 $ D ={x{(1)},x,...,x^{(m)}},低维空间维数,低维空间维数d' $ ; 过程:. 1:对所有样本进行中心化(去均值操作):x(i)j←x(i)j−1m∑mi=1x(i)jxj(i)←xj(i)−1m∑i=1mxj(i); ...
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析算法,在进行图像识别以及高维度数据降维处理中有很强的应用性,算法主要通过计算选择特征值较大的特征向量来对原始数据进行线性变换。一般获取的原始数据维度都很高,比如1000个特征,在这1000个特征中可能包含了很多无用的信息或者噪声,真正有用的特征才100个,那么我们可以运用PC...
二、PCA的人脸识别算法(基于Python实现) 一、数据集的说明及相关函数的实现 我们使用的是ORL官方数据集,可以从一下网址下载到ORL下载链接 下载后的数据集是这个样子的: 该数据集表示的是一共有40个人的人脸图像,其中每一个人有10张人脸图像。相应的PGM文件为说明。
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 ...
2.PCA代码实现 下面是Python中使用sklearn库实现PCA降维的示例代码: ```python import numpy as np #生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 3) # 100个样本,每个样本包含3个特征 #使用PCA进行降维 X_new = pca.fit_transform(X) #输出降维后的数据和主成分 print("降维后的数据:"...