主成分分析法(PCA)是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,也是数学上处理降维的一种方法。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相...
sklearn库中的PCA算法就是利用SVD实现的。 接下来我们自己编写代码实现PCA算法。 3.2 代码实现 先后使用numpy和sklearn进行实现,最后比较我们自己写的和封装好的库有什么不同。 数据集我选的是kaggle游乐场的表格数据,刚好这个数据较小,只有6个特征,400多个样本,非常适合做实验。 如果有看不懂代码的话没关系,我们...
np.testing.assert_array_almost_equal(1.0, np.linalg.norm(ev)) 注意,上面几个验证过程只是帮助我们理解PCA的工作原理,在实际求的过程中如果我们足够掌握,足够自信,那验证的步骤完全是多余的。 5. 按特征值大小排序 特征值越小包含的数据分布的信息越小,这些就是我们需要剔除的对象。由于本文将4维特征降到3维...
所以PCA的各种代号..大概这些吧,可能有漏,有些代号会有不只一种用法code5:接触敌方或发现目标/传送战斗记录code15:遭到敌方攻击code18:全员就战斗位置/继续执行作战code23:到达现场/开始进行作战cod
代码实现: importnumpy as npclassPCA():#计算协方差矩阵defcalc_cov(self, X): m=X.shape[0]#数据标准化X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.var(X, axis=0)return1 / m *np.matmul(X.T, X)defpca(self, X, n_components):#计算协方差矩阵cov_matrix =self.calc_cov(X)#计算协方差...
1 PCA原理 3 PCA代码实现 PCA降维 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat #2D-->1D mat = loadmat('D:/Python/Andrew-NG-Meachine-Learning/machine-learning-ex7/ex7/ex7data1.mat') ...
PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,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,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与数据本身是密切相...
快速完成毕业论文实证分析部分,描述性统计+基准回归+内生性检验完整流程(含stata代码) 349 0 10:37 App 实用!学会主成分分析-PCA 3.0万 4 00:56 App 考研复试“三无人员”淘汰率最高的十个问题 511 0 23:00 App 第12章01节 PCA中的主成分到底是怎么来的? 324 0 21:56 App 超详细!学会主成分分析-PCA...
单基因分析数据预处理:一行代码搞定根据基因表达量、评分对样本进行高低分组 417 -- 1:50 App 一行代码搞定按基因名提取表达量,用以进行下游机器学习、WGCNA分析、相关性分析等 3813 1 7:59 App 7分钟学会10种机器学习算法筛选特征基因、构建预测模型,筛选关键基因,一行代码完成。 878 2 2:34 App 一行代码搞定...
PCA算法实现的脚本如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scipy.io as sio # load mat import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from sklearn import decomposition # 这两句代码用来正确显示图中的中文字体,后续都要加上 ...