第一个是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。第二个是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。 PCA实例 为了方便的可视化让大家有一个直观的认识,我们这里使用了三维的数据来降维。
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...
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...
pca=PCA(n_components=2).fit(x) #属性explained_variance,查看降维后每个新特征向量上所带的信息量大小(可解释性方差的大小) 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...
explained_variance_:返回 降维后所保留的n个成分各自的方差。 explained_variance_ratio_:返回 降维后所保留的n个成分各自的方差占总方差值(含未保留成分部分)的百分比。比例越大,则越主要。(即可解释性方差贡献率,也就是降维后保留的每个新特征信息量占原始数据信息量的比例)。
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_:向量空间的方差值占总方差值的百分比 。 singular_values:向量空间对应的奇异值 。 3.sklearn.decomposition.MiniBatchSparsePCA的参数说明 本节就介绍两个常用的重要变量,用法与PCA类基本相同。 n_components:降维后的维数 alpha:正则化参数,值越高,...
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...
from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=3) pca.fit(X) print pca.explained_variance_ratio_ print pca.explained_variance_ 输出如下: [ 0.98318212 0.00850037 0.00831751] [ 3.78483785 0.03272285 0.03201892] 可以看出投影后三个特征维度的方差比例大约为98.3%:0.8%:0.8%。投影后第一个...
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...