X_std = StandardScaler().fit_transform(X) # 使用PCA进行降维,以便更好地进行聚类分析 pca = PCA(n_components=2) # 降至2维以便可视化 X_pca = pca.fit_transform(X_std) # 使用K-means进行聚类 k = 3 # 基于先前的分析决定将用户分为3个群体 kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)...
[y_digits == i] plt.scatter(px, py, c=colors[i]) plt.legend(digits.target_names) plt.xlabel('First Principal Component') plt.ylabel('Second Principal Component') n_components = 10 # 取前10个主成分 pca = PCA(n_components=n_components) X_pca = pca.fit_transform(X_digits) plot_...
X_scaled = scaler.fit_transform(X) 4. 应用PCA 现在我们应用PCA将数据降至2维,以便可视化。 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y) plt.title('PCA Transformed Data') plt.xlabel('Principal Component 1') plt.yla...
decData = pca_instance.fit_transform(data) ratio = pca_instance.explained_variance_ratio_ sum_rotio = np.cumsum(ratio) clf = SVC(C=200, kernel='rbf') clf.fit(decData, label) print("done!") # X_new = PCA(n_components=i).fit_transform(X) scores.append(cross_val_score(clf, decD...
fit_transform(X) :用训练数据X训练模型,并对X进行降维。相当于先用fit(X),再用transform(X)。 inverse_transform(X) :将降维后的数据转换成原始数据。(PCA的重建) (3)主要属性介绍: components:array, shape (n_components, n_features) ,降维后各主成分方向,并按照各主成分的方差值大小排序。
pca.fit_transform(X):对人脸数据进行PCA降维,返回降维后的数据集X_pca。 5.进行逆转换: pca.inverse_transform(X_pca):将降维后的数据X_pca进行逆转换,返回重建的人脸数据X_restored。 6.随机选择一张人脸图片: X[20]:选择人脸数据集中的第21个样本(索引从0开始)。
import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris data=load_iris() X=data.data Y=data.target pca=PCA(n_components=2) X_2d=pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_2d[:,0],X_2d[:,1],c=Y) plt.show() 当然,...
pca.fit(X) print(pca.explained_variance_ratio_)#打印方差贡献率 print(gongxin)#自己写的脚本输出方差贡献率 # print(pca.explained_variance_)#打印方差 #将降维后的数据返回(一维) x_pca = pca.transform(X)#返回降维之后的数据 X1 = pca.inverse_transform(x_pca)#降维后的数据转换成原始维度 ...
import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA # 假设有两个Dataframe:df1和df2 # 进行PCA转换 pca = PCA(n_components=2) df1_pca = pca.fit_transform(df1) # 将PCA转换后的Dataframe与df2合并 df_merged = pd.concat([pd.DataFrame(df1_pca), df2], axis=1) # 处理NAN值,可以选...
pca = PCA().fit(scaled) pc = pca.transform(scaled) pc1 = pc[:,0] pc2 = pc[:,1] #Plot principal components plt.figure(figsize=(10,10)) colour = ['#ff2121'ify ==1else'#2176ff'foryindata['y']] plt.scatter(pc1,pc2 ,c=colou...