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_
我想特别强调一个属性,即pca.explained_variance_ratio_,它告诉我们每个主成分解释的方差比例。我们可以通过 Scree Plot图来可视化这个比例。 # Scree Plot _ = sns.set(style='whitegrid', font_scale=1.2) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,7)) _ =...
explained_variance_: 降维后各主成分的方差值,方差越大,越是主成分; explained_variance_ratio_: 降维后的主成分的方差值占总方差的比例; 方法: fit(X): 用X训练模型; fit_transform(X): 用X训练模型,并在X上进行降维; transform(X): 对X进行降维,前提要先fit; inverse_transform: 将降维后的数据返回原...
explained_variance_ratio_ : 数组, 形状为 (n_components,) 每个选择的组件所解释的方差的百分比。 如果未设置 n_components,则存储所有组件,并且比率之和等于 1.0。 - seralouk 4 @seralouk提供的示例只有2个组件。因此,pca.explained_variance_ratio_的解释是不完整的。 分母应该是应用PCA之前原始特征集上的...
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。
如果我们对不同主成分的解释方差比感兴趣,只需初始化 PCA 类,将 n_components 参数设置为 "无",就可以保留所有主成分,然后通过 explained_variance_ratio_ 属性访问解释方差比: pca = PCA(n_components=None) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_std) ...
explained_variance_ratio_:降维后的各主成分的方差值占总方差值的比例 singular_values_:对应的每个成分的奇异值 mean_: X.mean(axis = 1) n_components_:主成分的个数 noise_variance_:可参考:met-mppca importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCA ...
print(pca.explained_variance_ratio_) print(pca.explained_variance_) print(pca.n_components_) 输出结果如下: [0.98318212] [3.78521638] 1 可见由于我们的数据的第一个投影特征的方差占比高达98.3%,MLE算法只保留了我们的第一个特征。 更多无监督学习的算法模型总结可以查看ShowMeAI的文章AI知识技能速查 | 机...
1.explained_variance_:特征值,表示每个主成分的方差。2.explained_variance_ratio_:贡献率,表示每个主成分的方差占总方差的比例。3.components_:各主成分的系数,表示每个主成分在原始变量空间中的权重。pca_df = pd.DataFrame(model.transform(np.array(df)))pca_df.columns = ['F1', 'F2', 'F3']pca_df...
(2)explained_variance_ratio_:返回保留每个主成分的解释率 示例如下: 代码语言:javascript 复制 from sklearn.decompositionimportPCAimportpandasaspdimportnumpyasnp total_arr=df.values #将数据转为数组 pca_2=PCA(n_components=0.85,whiten=True).fit(total_arr)#训练PCA模型print('Components size: {}'.format...