接下来使用PCA对数据进行降噪处理: 将n_components设置为1,使用fit方法对X数据拟合,然后应用transform方法将二维的X降维到一维的X_reduction。然后通过inverse_transform方法将一维的X_reduction还原成二维的X_restore,当然此时的X和X_restore虽然维度相同,但是里面包含的信息发生了变化。绘制出相应的结果,可以看出此时的数...
降噪作用:方便数据的可视化,使用样本特征更清晰;便于算法操作数据; 具体操作:从 n 维降到 k 维,再讲降维后的数据集升到 n 维,得到的新的数据集为去燥后的数据集; 降维:X_reduction = pca.transform ( X ) 升维:X_restore = pca.inverse_transform ( X_reduction ),数据集 X_restore 为去燥后的数据集...
fit(X,y=None) :用训练数据X训练模型,由于PCA是无监督降维,因此y=None。 transform(X,y=None) :对X进行降维。 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: compon...
其实还真有个这样的接口函数pca.inverse_transform, 这个可以实现降维的逆转,但是真的完全逆转吗? 我们可以做一个实验: #我们先得到降维后的数据 X_dr=pca.transform(faces.data)#这个是1358,150的数据 #然后我们调用接口逆转 X_inverse=pca.inverse_transform(X_dr) X_inverse.shape#(1348,2914)看这个形状还真...
X_restore = pca.inverse_transform(X_reduction) plt.scatter(X_restore[:,0], X_restore[:,1]) plt.show() 比较上面两个图,可以明显看出还原后的数据不等同于原数据!这是因为在使用PCA降维时已经丢失了部分的信息。因此在还原时都是基于保留信息进行还原的,只能保证维度相同,但恢复的数据与原数据必然无法相...
将我的数据拟合成 X = 我的数据后pca = PCA(n_components=1)pca.fit(X)X_pca = pca.fit_transform(X)现在 X_pca 有一个维度。当我按定义执行逆变换时,它不应该返回原始数据,即X,二维数组吗?当我做X_ori = pca.inverse_transform(X_pca)我得到相同的尺寸但不同的数字。此外,如果我同时绘制 X 和 ...
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。
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,...
这里的pca是一个Pipeline实例,其逆运算inverse_transform()是逐级进行的,即先进行PCA还原,再执行预处理的逆运算。具体来说就是先调用PCA.inverse_transform(),然后再调用MinMaxScaler.inverse_transform()。 这里的输出和10.2.1节使用Numpy计算PCA时还原回来的数据是一致的。所谓的PCA数据恢复,并不是真正的恢复,只是把...