最近用到了sklearn.PCA, 在此记录下最常用的fit 和 transform的细节,以帮助理解和使用PCA。 先赞后看 ,养成习惯! PCA是怎么用SVD计算的 首先是简单介绍下PCA是怎么用SVD计算的,关于PCA的具体公式推导请移步:Bilibili University, 这里我们直接进入正题: 我们有输入数据 X, shape=(n_samples, m_features) 然后...
pca = pca.fit(x)#拟合模型 x_dr = pca.transform(x)#获取新矩阵 x_dr #也可以fit_transform一步到位 #x_dr = PCA(2).fit_transform(x (4)可视化 #要将三种鸢尾花的数据分布显示在二维平面坐标中,对应的两个坐标(两个特征向量)应该是三种鸢尾花降维后的x1和x2 """ plt.figure() plt.scatter(x_...
这段代码首先加载了鸢尾花数据集,然后创建了一个PCA对象,指定保留两个主成分。接着,使用fit_transform方法将数据转换为新的坐标系下表示,并绘制了二维散点图,展示了不同种类鸢尾花在主成分空间中的分布情况。 实战技巧 在实际应用中,你可能需要根据具体情况调...
用X来训练PCA模型,同时返回降维后的数据。 newX=pca.fit_transform(X),newX就是降维后的数据。 3、inverse_transform() 将降维后的数据转换成原始数据,X=pca.inverse_transform(newX) 4、transform(X) 将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后,对于新输入的数据,都可以用transform方法来降维。 此外,还有ge...
fit_transform(X):用 X 来训练 PCA 模型,同时返回降维后的数据。 inverse_transform(newData):将降维后的数据转换为原始维度数据,可能和原始数据有些许差别。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCA# 原始数据X=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,...
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。 fit_transform(X) 用X来训练PCA模型,同时返回降维后的数据。 newX=pca.fit_transform(X),newX就是降维后的数据。 inverse_transform() ...
pca = pca.fit(X) #拟合模型 X_dr = pca.transform(X) #获取新矩阵 X_dr #也可以fit_transform一步到位 #X_dr = PCA(2).fit_transform(X) 可视化 #要将三种鸢尾花的数据分布显示在二维平面坐标系中,对应的两个坐标(两个特征向量)应该是三种鸢尾花降维后的x1和x2,怎样才能取出三种鸢尾花下不同的x1...
fit_transform(data) print("各样本主成分的贡献率为:\n", pca.explained_variance_ratio_) print("降维后:\n", result) 此处调用函数结果降维为-2.06和2.06,与我们手算的1.46和5.78不同,原因是函数还对数据进行了标准化处理,使得降维数据的期望为0,可以看出2.06与-2.06的差,与5.78和1.46的差近似。 再如将...
pca=PCA(n_components=0.85,whiten=True)features_pca=pca.fit_transform(total_arr)--结果--[[3.45457931,0.5442247,0.75115899],[0.52741184,-1.06323932,-0.83949476],[0.48032499,0.61875184,-1.78683713],[-0.34143744,-0.7429887,-0.76538019],[-0.16168941,-1.32179826,-0.3011803],... ...
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。 transform(X) 将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后,对于新输入的数据,都可以用transform方法来降维。 fit_transform(X) ...