SibSp、Parch、Fare,解释Age值越大(大部分中年人)、SibSp(兄弟姐妹越多)、Fare(票价越贵)生还率越高;蓝色点(死亡率)多集中在横轴PC0>0区域,原7维中的Pclass、Sex经过降维后PC0>0,说明Pclasss(船舱等级越高,3代表三等舱,是最便宜的)、Sex(男性为1,女性为0)越为男性,死亡率越高。
} clf = GridSearchCV(SVC(kernel='rbf', class_weight='balanced'), param_grid) clf = clf.fit(X_train_pca, y_train) print("Best estimator found by grid search:") print(clf.best_estimator_) 我们数据的最佳分类器是SVC,参数如下:SVC(C=1000, class_weight = ‘balanced’, gamma=0.01)预测...
类间散度矩阵(between-class scatter matrix)定义为 S_b = (\mu_0 - \mu_1)(\mu_0 - \mu_1)^T \\ 类内散度矩阵(within-class scatter matrix)定义为: S_w = \Sigma_0 + \Sigma_1 = \sum_{x\in X_0} (x-\mu_0)(x - \mu_0)^T + \sum_{x\in X_1} (x-\mu_1)(x - \m...
importnumpyasnpclassPCA:def__init__(self,n_components):"""初始化PCA"""assertn_components>=1self.n_components=n_components self.components_=None# 前n个主成分deffit(self,X,eta=0.01,n_iters=1e4):"""获得数据集X的前n个主成分"""assertself.n_components<=X.shape[1]defdemean(X):returnX...
dfGroup=read.delim("https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/PCA/sample.class.txt",header=T,row.names=1)#PCA计算 pca_result<-prcomp(df,scale=T# 一个逻辑值,指示在进行分析之前是否应该将变量缩放到具有单位方差)# 绘图ggbiplot(pca_result,var.axes=F,# 是否为变量画箭头 ...
主成分分析是一种降维方法 把多指标转化为几个综合指标 其目的在于通过较少的变量解释大部分的信息 首先...
1.什么是t-SNE (t-SNE)t-分布式随机邻域嵌入是一种用于挖掘高维数据的非线性降维算法。 它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。 在t-SNE算法的帮助下,你下一次使用高维数据时,可能就不需要绘制很多探索性数据分析图了。 2.什么是降维?
class_scatter=np.cov(std_data[train_y==label].T) S_W+=class_scatter d、计算类别之间的散步矩阵 mean_overall=np.mean(std_data,axis=0) S_B=np.zeros((d,d)) fori,mean_vecinenumerate(mean_vecs): N=std_data[train_y==i,:].shape[0] ...
02月23日, 展望后市,国信证券认为,2024年9月下旬以来