可分为:输入变量数据降维(主成分分析PCA、独立主成分分析ICA、因子分析FA等)和关联数据降维(偏最小二乘PLS、Lasso、逐步线性回归、回归数(回归数也可以做数据降维)等),在上述方法中应用最广、传播度最大的属于PCA,本次仅对其基本原理和分析思路进行介绍,最后通过python编程,感受一下其巨大的魅力,最后分析过程的局限性。
Python实现PCA 利用numpy、pandas、matplotlib库实现PCA算法 sklearn中实现PCA Linear dimensionality reduction using Singular Value Decomposition of the data to project it to a lower dimensional space. The input data is centered but not scaled for each feature before applying the SVD. 用sklearn学习PCA: ...
本部分将讲解如何使用原生Python来实现PCA算法,本文并没有使用 sklearn 直接调用定义模型,而是采用自己复现,因为这样才能够帮新手小白理解算法内部的具体流程。 3.1 导包 对于本项目主要使用到的第三方库有以下几种,都是比较常见的 numpy:常见的科学计算库 matplotlib:进行绘图使用 sklearn:导入鸢尾花数据集 import num...
PCA的目标是找到一组新的基向量(主成分),使得数据在这些基向量上的投影(即新特征)的方差最大化。 Python实践 接下来,我们将通过Python的scikit-learn库来展示PCA的实际应用。 1. 导入必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessin...
本文介绍三种常用降维方法 PCA、t-sne、Umap 的Python实现。 数据集 提取游戏音频 5.7W 段,提取声音指纹特征,放在fea.json文件中用于测试。 PCA 主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在...
python实现PCA PAC步骤 原数据D 去中心化D’ = D - D^ 求协方差矩阵C = np.cov(D’) 求C的特征值和特征向量 特征值从大到小排列取前k个 取这k个特征值对应的特征向量构成P 降维后的数据Y = D’P 二维数据可视化 随机产生m条2维数据 pca得到四个结果:压缩后的数据、还原后的数据、每个特征值所占...
对于Python用户:为了在Python中运行主成分分析,只需从sklearn库导入主成分分析。和上文提到的对R用户的解释是一样的。当然,用Python的结果是用R后派生出来的。Python中所用的数据集是清洗后的版本,缺失值已经被补上,分类变量被转换成数值型。建模过程保持不变,和上面对R用户所说的一样。
Python机器学习笔记:主成分分析(PCA)算法 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 一:引入问题 首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没...
PCA属于Python中的sklearn(scikit-learn)包。 1. scikit-learn(简称sklearn)是一个基于Python的开源机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具。PCA是其中一个常用的算法,用于降维和特征提取。 2. 在sklearn中,PCA算法实现在sklearn.decomposition模块中。通过导入PCA类,可以使用PCA算法进行降维操作。
使用Python实现主成分分析算法 1. 导入必要的库 首先,我们需要导入必要的Python库: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_iris 2. 准备数据 接下来,我们准备一个示例数据集,例如鸢尾花数据集: iris = load_iris()