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。 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt...
1) sklearn.decompostion.PCA:实际项目中用的最多的PCA类; 2) sklearn.decompostion.IncrementPCA:PCA最大的缺点是只支持批处理,也就是说所有数据都必须在主内存空间计算,IncrementalPCA使用多个batch,然后依次调用partial_fit函数,降维结果与PCA类基本一致 。 3) sklearn....
接下来我们试下超参数 n_components 的另外一种用法: 由n_components 所代表的超参数含义可知,以上两个实例化的 PCA 模型分别表示:当要保留90%的方差时,则至少要保留21维主成分的数据;当要保留80%的方差时,至少要保留13维主成分的数据。 其实,在 scikit-learn 的 PCA 类中,还封存了一些比较逆天的方法—— ...
按照上式计算,结果是2.8182395066394683。很多人看到这里,认为是不是算错了,其实我们在计算方法上都没有错,只是在这里有一个隐含条件没有满足,就是sklearn在进行PCA计算时,数据要进行“中心化”,即每个数据减去这组数据的平均值,这样做主要是为了后续方便计算。所以我们要把上述代码...
在sklearn包中,PCA模块可以通过以下代码导入: “`python from sklearn.decomposition import PCA “` 四、PCA的基本用法 1. 创建PCA对象 “`python pca = PCA(n_components=k) “` 其中,n_components是指定要保留的主成分个数。如果不指定,默认保留所有主成分。
利用 python 中 sklearn.decomposition 库提供的 PCA 进行拟合,计算主成分 def learn_pca_with_2d_data(): original_data = np.array([ [10, 6], [11, 4], [8, 5], [3, 3], [3, 2.8], [1, 1] ]) n_components = 2 pca = PCA(n_components=n_components) pca.fit(original_data) ...
利用 python 中 sklearn.decomposition 库提供的 PCA 进行拟合，计算主成分 deflearn_pca_with_2d_data...
pca算法在python中主要通过sklearn包(Scikit-learn)来实现。Sklearn是一个广泛使用的机器学习库,提供了许多常用的机器学习算法的实现,包括PCA算法。 1. 安装sklearn包:可以通过pip命令来安装sklearn包。在终端窗口中运行以下命令:pip install sklearn 2. 导入sklearn库:在python脚本中,使用import语句导入sklearn库。
sklearn.decomposition.PCA(n_components= ) n_components: int, float, None 或 string,PCA算法中所要保留的主成分个数,也即保留下来的特征个数,例如 n_components = 1,将把原始数据降到一维. PCA对象的属性 explained_variance_ratio_:返回所保留各个特征的方差百分比。(即百搭原先数据集多少信息量) ...