1. `PCA(n_components=2)`:创建一个 PCA 对象,指定要保留的主成分数量为 2。这意味着要将数据降维到一个二维的特征空间。 2. `.fit_transform(dataset)`:对数据进行拟合和变换操作。`fit_transform` 方法会首先计算出 PCA 要保留的主成分,然后将原始数据投影到这些主成分组成的新特征空间中。 3. `dataset...
dot(df_mean,feaVec) from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np datas = np.loadtxt('.\\test.txt') # 原始数据 pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法,设置降维后主成分数目为2 datas_pca = pca.fit_transform(datas) # 对样本进行降维,data_pca降维后的数据...
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,此时n_components是一个大于等于1的整数。当然,我们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,此时n_components是一个(0,1]之间的数。当然,我们...
PCA是Principal components analysis的简称,叫做主成分分析,是使用最广泛的降维算法之一。所谓降维,就是降低特征的维度,最直观的变化就是特征的个数变少了。当然,不同于特征筛选,这里的降维主要是通过高维空间向低维空间投影来实现的,图示如下 PCA算法的计算步骤分为以下5步 ### 1. 原始特征值的标准化 PCA中所用...
表示第1列向量和第2列向量之间的协方差。结合之前协方差的定义,我们可以得知: 其中, 表示矩阵中第 行、第 列的元素。 表示第 列的均值。有了这些符号表示,我们就可以生成下面这种协方差矩阵: 从协方差的定义可以看出, ,所以 是个对称矩阵。另外,我们刚刚提到,对 ...
(2)特征提取(feature extraction),通过线性或非线性变换(投影)来生成缩减集(复合变量)。 主成分分析(PCA):降维。 将多个变量通过线性变换(线性相加)以选出较少个数重要变量。 力求信息损失最少的原则。 主成分:就是线性系数,即投影方向。 通常情况下,变量之间是有一定的相关关系的,即信息有一定的重叠。将重复的...
主成分分析(Principal components analysis)-最大方差解释1.问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题:1、比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余。2、拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的...
1.1 从什么叫“维度”说开来 1.2 sklearn中的降维算法 2 PCA与SVD 2.1 降维究竟是怎样实现? 2.2 重要参数n_components 2.2.1 迷你案例:高维数据的可视化 2.2.2 最大似然估计自选超参数 2.2.3 按信息量占比选超参数 ...
1. 简介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,也称主分量分析或主成分回归分析法,是一种无监督的数据降维方法。首先利用线性变换,...