K-means是一种广泛使用的聚类算法,用于将数据分成多个类或群组,使得同一群组内的数据点相似度较高,而不同群组间的数据点相似度较低。Python中,我们经常使用scikit-learn库的KMeans类来实现。常用参数如下, 使用代码, from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 示...
numpy:用于数据处理和数组操作。 sklearn.decomposition.PCA:用于进行主成分分析(PCA)降维。 sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces:用于获取Olivetti人脸数据集。 cv2:OpenCV库,用于图像处理。 2.设置交互式框架: matplotlib.use('TkAgg'):指定使用TkAgg作为交互式框架,这是一种用于在图形用户界面中显示图形的后端。
关于PCA 算法的代码如下: from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmximport matplotlib.colors as colorsimport numpy as np%matplotlib inline def shuffle_data(X, y, seed=None)...
PCA(主成分分析)是一种常用的降维方法,通过线性变换将原始特征转换为一组线性不相关的新特征,即主成分,以便更好地表达数据的方差。以下是PCA降维的Python代码实现步骤: 导入必要的Python库: python import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA 准备需要进行PCA降维的数据集: 这里假设我们有一个数据...
PCA,俗称主成分分析,一般用于降维,然后进行因子分析(今天不讨论这个)。 除了因子分析,降维还可能是建模前的一个常规操作 -- 简化模型,并提高模型的表现。 另外,降维还有个特别的好处,即数据降到2维以后,可以很方便的画出二维图形比如散点图。 3维压缩成两维 第一步,导入数据 from sklearn.datasets import load...
scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ...
# 导入sklearn数据集data = datasets.load_digits()X = data.datay = data.target # 将数据降维到2个主成分X_trans = PCA().pca(X, 2)x1 = X_trans[:, 0]x2 = X_trans[:, 1] # 绘图展示cmap = plt.get_cmap('viridis')colors = [...
import mtutils as mtfrom sklearn.manifold import TSNEfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.decomposition import PCAimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfea_info = mt.json_load('fea.json')fea_data = np.array(list(fea_info.values()))scaler = StandardScaler()data...
【Python学习】 - sklearn - PCA降维相关 1、PCA算法介绍 主成分分析(Principal Components Analysis),简称PCA,是一种数据降维技术,用于数据预处理。一般我们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PCA算法将1000个特征降...
>>> from sklearn.decomposition import PCA >>>estimator= PCA(n_components=20) # 初始化,64维压缩至20维 # 利用训练特征决定(fit)20个正交维度的方向,并转化(transform)原训练特征 >>> pca_X_train = estimator.fit_transform(X_train) >>> pca_X_train.shape ...