3、pca.explained_variance_ratio_属性 主成分方差贡献率:该方法代表降维后的各主成分的方差值占总方差值的比例,这个比例越大,则越是重要的主成分。 通过使用这个方法确定我们最终想要的数据维度。 3.1代码如下 scree = pca.explained_variance_ratio_
print("降维后的各主成分方差的贡献率:",\ pca.explained_variance_ratio_) print("降维后的各主成分的方差值\n", pca.explained_variance_) print("降维后的累计贡献率\n",pca.explained_variance_ratio_.sum()) data_new = pca.transform(data) # 将数据data转换成降维后的数据 return data_new 一般在...
Explained Variance Ratio 另一个非常有用的信息是每个主成成分的解释方差比(explained variance ratio),可以通过explained_variance_ratio_变量获取。这个比率表示的是数据集的方差沿着每个主成成分上的占比。例如,我们以一个3D数据集为例,它的前两个主成成分的explained variance ratio为: pca.explained_variance_ratio...
# 需要导入模块: from sklearn.decomposition import PCA [as 别名]# 或者: from sklearn.decomposition.PCA importexplained_variance_ratio_[as 别名]deftest_init(self, df_norm, n_components):fromflotilla.compute.decompositionimportDataFramePCA test_pca = DataFramePCA(df_norm, n_components=n_component...
除了这些输入参数外,有两个PCA类的成员值得关注。第一个是explainedvariance,它代表降维后的各主成分的方差值。方差值越大,则说明越是重要的主成分。第二个是explainedvariance_ratio,它代表降维后的各主成分的方差值占总方差值的比例,这个比例越大,则越是重要的主成分。
plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.tight_layout() 从上图可以清楚地看到,大部分方差(准确地说是72.77%的方差)可以由第一主成分单独解释。第二主成分仍有一些信息(23.03%),而第三和第四主成分可以安全地放弃,不会损失太多信息。前两个主...
print("Explained Variance Ratio:",explained_variance) # 应用KMeans进行聚类分析 kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=42) kmeans_labels=kmeans.fit_predict(principal_components) pca_df['Cluster']=kmeans_labels # 计算解释方差得分 variance_score=explained_variance_score(features_scaled,pca.inverse...
pca.explained_variance_) print("降维后的累计贡献率\n",pca.explained_variance_ratio_.sum()) data_new = pca.transform(data) # 将数据data转换成降维后的数据 return data_new 一般在训练前,需要对数据进行标准化处理,使用sklearn库中的StandardScaler方法即可,代码如下。
上面代码在最初应用PCA()时没有指定组件的数量,这意味着它将保留所有组件。然后使用np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)计算累计解释方差。确定解释至少85%方差所需的分量数,并使用选定的分量数再次应用PCA。请注意PCA只应用于训练数据,然后在测试数据应用转换方法即可。
pca.explained_variance_) print("降维后的累计贡献率\n",pca.explained_variance_ratio_.sum()) data_new = pca.transform(data) # 将数据data转换成降维后的数据 return data_new 一般在训练前,需要对数据进行标准化处理,使用sklearn库中的StandardScaler方法即可,代码如下。