让我们通过一个简单的案例来演示如何使用sklearn的PCA进行数据降维。假设我们有一组鸢尾花数据集(Iris dataset),这是一个经典的多变量数据集,非常适合用来演示PCA的应用,我们希望将其降维到两个主成分。 fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.decompos...
这一小节就来看看sklearn中对于PCA是如何进行封装的,然后通过构造的虚拟数据集以及真实的digits手写数字识别数据集来展示PCA降维的效果。 一 sklearn中的PCA sklearn封装的PCA与前几个小节我们自己封装的PCA,虽然他们大体流程基本一致,但是他们之间还是有很多不同的地方。 在前一个小节的时候,我们使用梯度上升法求解PCA...
首先我们生成随机数据并可视化,代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D %matplotlib inline from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,每个样本3个特征,共4个簇 X, y = make_blob...
使用scikit-learn,可以很容易地对数据进行主成分分析: #创建一个随机的PCA模型,该模型包含两个组件randomized_pca = PCA(n_components=2, svd_solver='randomized')#拟合数据并将其转换为模型reduced_data_rpca =randomized_pca.fit_transform(digits.data)#创建一个常规的PCA模型pca = PCA(n_components=2)#拟合...
Python机器学习(二十九)Sklearn 可视化数据:主成分分析(PCA),主成分分析(PCA)是一种常用于减少大数据集维数的降维方法,把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量集。减少数据集的变量数量,自然是以牺牲精度为代价的,降维的好处是以略低的精度换取简便。
在sklearn库中,PCA算法的实现非常直观。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。
首先我们生成随机数据并可视化,代码如下: importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D%matplotlib inlinefromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs#X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,每个样本3个特征,共4个簇X, y = make_blobs(n_samples=10000, n...
一:PCA使用和可视化 重要参数是n_components,也就是降维后需要保留的参数,这个参数不能太大或者太小。 先来试一试降到二维的样子 from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd ...
这就是诸如PCA的数据降维技术发挥作用的地方。我们可以将数据维度降低到二维或者三维以便将其可视化。我们从一个例子开始。 我们使用红酒数据集,这个数据集是包括13个特征和3种类别的分类数据集(也就是说这个数据集是13维的)。这里有178个样本: fromsklearn.datasetsimportload_winewinedata=load_wine()X,y=winedat...