explained = pca.explained_variance_ print("降维后每个新特征向量上所带的信息量大小:\n",explained) #属性explained_variance_ratio,查看降维后每个新特征向量所占的信息量占原始数据总信息量的百分比 #又叫做可解释方差贡献率 explained_ratio = pca.explained_variance_ratio_ print("降维后每个新特征向量所占的...
explained=pca.explained_variance_ print("降维后每个新特征向量上所带的信息量大小:\n",explained) #属性explained_variance_ratio,查看降维后每个新特征向量所占的信息量占原始数据总信息量的百分比 #又叫做可解释方差贡献率 explained_ratio=pca.explained_variance_ratio_ print("降维后每个新特征向量所占的信息量...
2.3、PCA里面的参数n_components表示你想要将数据降到几维 fromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerscaler=StandardScaler() Xs=scaler.fit_transform(features)pca= decomposition.PCA(n_components=?)).fit(Xs) 3、pca.explained_variance_ratio_属性 主成分方差贡献率:该方法代表降...
pca_line=PCA().fit(X)plt.plot([1,2,3,4],np.cumsum(pca_line.explained_variance_ratio_))plt.xticks([1,2,3,4])#这是为了限制坐标轴显示为整数 plt.xlabel("number of components after dimension reduction")plt.ylabel("cumulative explained variance ratio")plt.show() 2.2.2 最大似然估计自选超...
explained_variance_ratio_:返回 所保留的n个成分各自的方差百分比。 n_components_:返回所保留的成分个数n。 mean_: noise_variance_: PCA方法: 1、fit(X,y=None) fit(X),表示用数据X来训练PCA模型。 函数返回值:调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X),表示用X对pca这个对象进行训练。
explained_variance_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。 n_components_:返回所保留的成分个数n。当设置参数为‘mle’的时候,可以进行查看降维后具体的维度值大小。 还有几个不常用的对象:components_ ,mean_ ,noise_variance_ ,singular_values_ 。
pca.explained_variance_ratio_ PCA加速机器学习算法 PCA最重要的应用之一是加速机器学习算法。在这里使用IRIS数据集是不切实际的,因为该数据集只有150行和4个特征列。MNIST手写数字数据库更合适,因为它有784个特征列(784个维度)、一组包含60,000个示例的训练集和一组包含10,000个示例的测试集。 下载并加载数据 还...
我正在尝试从使用 scikit-learn 完成的 PCA 中恢复,选择 哪些 功能是 相关 的。 IRIS 数据集的经典示例。 import pandas as pd import pylab as pl from sklearn import datasets from sklearn.decomposition import PCA # load dataset iris = datasets.load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=ir...
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...
true_pca.explained_variance_ratio_) pdt.assert_frame_equal(test_pca.reduced_space, true_pca.reduced_space) # 或者: from sklearn.decomposition.PCA importload(self, filename='pca.nc'):""" Read sklearn PCA parameters from a netcdf file ...