X_scaled = scaler.fit_transform(X) 4. 应用PCA 现在我们应用PCA将数据降至2维,以便可视化。 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y) plt.title('PCA Transformed Data')
pca.fit(nn_X_train) 进行线性判别分析: fromsklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis lda=LinearDiscriminantAnalysis(n_components=19) lda.fit(nn_X_train, nn_y_train) nn_X_train_lda=lda.transform(nn_X_train) nn_X_test_lda=lda.transform(nn_X_test) 构建并训练多层感知机模...
pca.fit(nn_X_train) 进行线性判别分析: from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=19) lda.fit(nn_X_train, nn_y_train) nn_X_train_lda = lda.transform(nn_X_train) nn_X_test_lda = lda.transform(nn_X_test) 构建并训练多...
pca.fit(nn_X_train) 进行线性判别分析: fromsklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis lda=LinearDiscriminantAnalysis(n_components=19) lda.fit(nn_X_train, nn_y_train) nn_X_train_lda=lda.transform(nn_X_train) nn_X_test_lda=lda.transform(nn_X_test) 构建并训练多层感知机模...
通过fit和transform方法,传递属性。 主成分的值可以使用components 检查,而每个主成分解释的方差可以使用explained_variance_ratio计算。 1.导入所有库 # import all libraries import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.decomposition import PCA from sk...
pca.fit(X) X1=pca.fit_transform(X) print X1 要点回顾—— ◇主成分分析被用来克服数据集中的冗余。 ◇这些特征具有低维的性质。 ◇这些特征(也即成分)是原始预测变量规范化线性组合形成的结果。 ◇这些成分旨在用高可释方差抓取尽可能多的信息。
5. 拟合和转换数据:然后,通过调用fit_transform()方法,使用我们准备好的数据集训练PCA模型并将数据转换到降维后的空间中。这将根据选定的维度数返回一个新的矩阵。具体代码如下: “`python pca_data = pca.fit_transform(data) “` 通过以上步骤,我们就可以轻松地应用PCA算法来降维。除了以上代码示例,还可以使用...
pca.fit(nn_X_train) 1. 2. 3. 进行线性判别分析: from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=19) lda.fit(nn_X_train, nn_y_train) nn_X_train_lda = lda.transform(nn_X_train) ...
pca.fit(data) “` 4. 使用transform方法对数据进行降维: “` data_pca = pca.transform(data) “` 其中,data是原始数据,data_pca是降维后的数据。 除了上述基本的用法外,sklearn中的PCA类还提供了其他一些常用的方法和属性,如explained_variance_属性可以用于获取每个主成分的方差解释程度,explained_variance_rat...
拓展:fit()可以说是scikit-learn中通用的方法,每个需要训练的算法都会有fit()方法,它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。 2、fit_transform(X) 用X来训练PCA模型,同时返回降维后的数据。 newX=pca.fit_transform(X),newX就是降维后的数据。