PCA——特征组 我们还可以使用此过程来比较不同的特征组。例如,假设我们有两组特征。第 1 组具有基于细胞对称性和平滑度特征的所有特征。而第 2 组具有基于周长和凹度的所有特征。我们可以使用 PCA 来直观地了解哪组更适合进行预测。 group_1 = ['mean symm...
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...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个随机数据集 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand( # 创建一个PCA对象 pca = PCA() # 对数据进行PCA pca.fit(x,y) # 绘制PCA结果 plt.plot(x,y,'o') plt.show() # 绘制PCA结果 plt.plot(x,y,'o') plt.show() #...
pca的python的代码 生成一份完整的PCA代码示例需要结合算法原理与工程实现。这里提供可运行的Python代码块并附详细注释,建议在JupyterNotebook环境中运行,内存不足时考虑增量PCA。 准备阶段需要导入必要的库: from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np ...
pca.fit(X)# 得出原始数据的降维后的结果;也可以以新的数据作为参数,得到降维结果。print(pca.transform(X))# 打印各主成分的方差占比print("贡献率:",pca.explained_variance_ratio_) 上面的这个代码里面:n_component表示的就是我们的维度,=2说明我们降低成为2维的,数据里面的5列可以看做是5个属性,这个时候...
PCA算法实现降维 以上,利用python实现了PCA算法,得到了其数据集的特征向量,现在可以使用PCA算法将高维数据投影到更低维的向量空间实现降维。以下代码通过PCA算法将数据集投影到特征向量所在的空间实现降维 数据投影 将 维矩阵 降维至 维矩阵的计算公式如下所示, ...
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 ...
PCA(Principle Component Analysis) 是一种降维方法 目的是减少特征的数量 并且最大程度上保留数据里面有用的信息。我通俗地把它理解为坐标轴的旋转 将原本的n个维度转换为k个互相垂直的维度 用这些维度去描述我们的数据。 一般来说特征(feature)的数量(n)要少于观测值或样本(observation/sample)的数量(m) 所以可以...
【数据处理】PCA(主成分分析)python+matlab代码 一、PCA(Principal Component Analysis)介绍 PCA是数据处理中的一个常用方法,用于数据降维,特征提取等,实际上是将在原有的特征空间中分布的数据映射到新的特征空间(或者说,将原有到正交坐标系进行旋转,使得在旋转后的坐标系下,在某几根坐标轴上数据分布的方差比较大...
Python主成分分析PCA、线性判别分析LDA、卷积神经网络分类分析水果成熟状态数据|附代码数据 本文对给定数据集进行多类别分类任务时所采用的各种统计和机器学习技术进行了总结。给定数据集包含 20 个类别,对应 10 种不同的水果及其成熟或未成熟状态。为实现分类任务,首先进行数据可视化,接着进行数据预处理,包括异常值检测...