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...
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...
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 python 代码 文心快码BaiduComate 当然,下面是一个使用Python进行PCA(主成分分析)的示例代码。这段代码将指导你如何导入必要的库、准备数据、进行PCA处理,并输出转换后的数据。 导入必要的Python库: python import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt 准备需要...
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, ...
主成分分析(PCA)是一种常见的数据降维技术,目的是在减少数据维度的同时尽可能多地保留原始数据的信息。我们可以通过最大化投影方差的方式来推导PCA。以下是详细的推导过程: 假设我们有m个n维的数据点\{x^{(1)}, x^{(2)}, \ldots, x^{(m)}\},这些数据点已经完成了中心化,即满足\sum_{i=1}^m x^...
实际上scikit-learn的PCA算法背后就是用SVD实现的,而不是特征值分解。 左右奇异矩阵都可以作为降维的矩阵使用。两者分别降维样本矩阵的两个维度,一个是特征,也就是我们常用的左奇异矩阵;另一个是降低样本数量,是用的右奇异矩阵。 python代码 用特征值分解的方法,把6个样本2个特征转化为1个特征: 代码语言:...
【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...
二、PCA的人脸识别算法(基于Python实现) 一、数据集的说明及相关函数的实现 我们使用的是ORL官方数据集,可以从一下网址下载到ORL下载链接 下载后的数据集是这个样子的: 该数据集表示的是一共有40个人的人脸图像,其中每一个人有10张人脸图像。相应的PGM文件为说明。
二、python实现PCA 1)将数据(矩阵X)标准化 2)求cov(XT)的特征值和特征向量 ew, ev = np.linalg.eig(np.cov(X.T)) python里面求解特征值和特征向量的函数:numpy.linalg.eig(a) ew:特征值。 ev:特征向量。 3) 我们要降至k维 那么就按照ew从大到小排列 取ev的前k列得到矩阵v(维度为n*k)那么新的...