对iris数据集使用PCA降维,目的是把现有的4维数据减少到3维,这样处理可以减少数据维度,保留各数据的主要特征。要求是使用PCA构造函数,用n_components参数指定鸢尾花的维度为3 相关知识点: 试题来源: 解析 from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerScaler = MinMaxScaler().fit...
主成分分析 PCA:PCA的数学定义是:一个正交化线性变换,把数据变换到一个新的坐标系统中,使得这一数据的任何投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。 PCA求解步骤: 奇异值分解 SVD分解: 假设M是一个m×n阶矩阵,其中的元素全部属于域K,也就是实...
使用scikit-learn中的PCA方法降维时,指定降维维度的参数是___。A.n_componentsB.copyC.whitenD.svd_solve
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() X = data.data y = data.target pca = PCA(n_components= ) reduced_X = pca.fit_transform(X) 点击查看答案...