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...
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...
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...
plt.plot([i for i in range(X_train.shape[1])], [np.sum(pca.explained_variance_ratio_[:i+1]) for i in range(X_train.shape[1])]) plt.show() pca = PCA(0.95) # 设定主成分个数可以解释95%的方差 pca.fit(X_train) # Out[13]: """ PCA(copy=True, iterated_power='auto', n_...
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...
这里我们想看看从4维压缩到2维数据信息量方面的信息,这里就要使用PCA的explained_variance_ratio_ #PC1、PC2方差(相当于原来数据经过压缩后保留的信息量占比) print(pca.explained_variance_ratio_) #将数据压缩到2D,保留了95.8%的信息量 print(pca.explained_variance_ratio_.sum()) ...
pca.explained_variance_ratio_.sum() 6.选择最好的n_components:累积可解释方差贡献率曲线 当参数n_components中不填写任何值,则默认返回min(X.shape)个特征,一般来说,样本量都会大于特征数目,所以什么都不填就相当于转换了新特征空间,但没有减少特征的个数。一般来说,不会使用这种输入方式。但我们却可以使用这...
explained_variance <- pca_result$sdev^2 explained_variance_ratio <- explained_variance / sum(explained_variance) # 打印结果 print(principal_components) ## PC1 PC2 PC3 PC4 ## [1,] -2.25714118 -0.478423832 0.127279624 0.024087508 ## [2,] -2.07401302 0.671882687 0.233825517 0.102662845 ...
explained_variance_: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。 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。 另: fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects. ...
print(sum(pca.explained_variance_ratio_) explained_variance: [6.1389812 1.43611329 1.2450773 0.85927328 0.83646904 0.65870897 0.5364162 ] explained_variance_ratio: [0.47129606 0.11025193 0.0955859 0.06596732 0.06421661 0.05056978 0.04118124] total explained variance ratio of first 7 principal components: ...