n_components: 这个参数决定了要保留的主成分个数,也就是保留下来的特征个数。它可以是整数或字符串。如果设置为整数,比如1,那么原始数据将被降维到一个维度。如果设置为字符串,比如’mle’,则会自动选择特征个数n,使得满足所要求的方差百分比。 copy: 如果设置为True,则会创建数据的副本,而不是在原始数据上进行...
n_components是要保留的成分,int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留,但是这三种设置并不适用于所有情况,下面的表格说明了两个参数之间的关联: 表格说明了n_components设置为‘mle’或整数时需要满足的条件,其中,“No”表示不能设置为该值。所以我们看到,只有输入数据的样本数多于特征数,并且svd_solver设置...
我们可以通过sklearn.decomposition.PCA类来使用PCA。该类的主要参数包括: n_components:指定要保留的主成分个数,可以是整数、浮点数、字符串或None。例如,n_components=2表示保留前两个主成分。 whiten:布尔值,表示是否进行白化处理,即是否使降维后的数据特征具有相同的方差。 svd_solver:指定奇异值分解的方法,有'a...
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 二、关于参数 n_components: 意义:PCA算法中所要保留的主成分个数n,也即保留下来的特征个数n 类型:int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留。 赋值为int,比如n_components=1,将把原始数据降到一个维度。 赋值为string,比如n_...
一般而言,我们只需要调整n_components参数即可。 n_components:具有两种含义,由参数值决定。如果值>1,则返回与n_components相同数量的特征。例如上一篇文章的n_components=2,则pca返回2个特征。如果值<1,意味着保留一定的信息量。例如n_components=0.8,表示保留80%的信息量。
pca = PCA(n_components= # 在此处继续添加代码以完成PCA降维的操作 确保添加的代码能够与之前的代码协调工作，共同生成降维后的三维散点图 添加其他必要的参数或注释（如果需要）pca.fit_transform(X) 例如，对数据进行PCA降维处理 请根据实际情况完成此处的代码填充，以生成降维后的三维散点图 确保最终生成的代码...
在sklearn中,重要参数n_components是降维后的维度,即降维后需要保留的特征数量,当参数n_components中不填写任何值,则默认返回min(X.shape)个特征,没有减少特征的个数。一般来说使用这种输入方式来画出累计可解释方差贡献率曲线,以此选择最好的n_components的取值。
1)n_components:这个参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目。最常用的做法是直接指定降维到的维度数目,也可以指定主成分的方差和所占的最小比例阈值,让PCA类自己去根据样本特征方差来决定降维到的维度数。默认值是n_components=min(样本数,特征数)。 2)whiten :判断是否进行白化。所谓白化,就是对降维后的...
参数含义 1、n_components,int, float, None or str 要保留的主成分。 1)if n_components is not set all components are kept:n_components == min(n_samples, n_features) 2)the None case results in:n_components == min(n_samples, n_features) - 1 ...