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')
decData = pca_instance.fit_transform(data) ratio = pca_instance.explained_variance_ratio_ sum_rotio = np.cumsum(ratio) clf = SVC(C=200, kernel='rbf') clf.fit(decData, label) print("done!") # X_new = PCA(n_components=i).fit_transform(X) scores.append(cross_val_score(clf, decD...
scaler.fit(train_img) # Apply transform to both the training set and the test set.train_img = scaler.transform(train_img)test_img = scaler.transform(test_img) 导入并应用PCA 注意,下面的代码使用.95作为成分数量参数。这意味着scikit-learn选择主成分的最小数量,这样95%的方差被保留。 from sklearn...
X_std = StandardScaler().fit_transform(X) # 使用PCA进行降维,以便更好地进行聚类分析 pca = PCA(n_components=2) # 降至2维以便可视化 X_pca = pca.fit_transform(X_std) # 使用K-means进行聚类 k = 3 # 基于先前的分析决定将用户分为3个群体 kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)...
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。
pca.fit_transform(X):对人脸数据进行PCA降维,返回降维后的数据集X_pca。 5.进行逆转换: pca.inverse_transform(X_pca):将降维后的数据X_pca进行逆转换,返回重建的人脸数据X_restored。 6.随机选择一张人脸图片: X[20]:选择人脸数据集中的第21个样本(索引从0开始)。
import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris data=load_iris() X=data.data Y=data.target pca=PCA(n_components=2) X_2d=pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_2d[:,0],X_2d[:,1],c=Y) plt.show() 当然,...
pca = PCA().fit(scaled) pc = pca.transform(scaled) pc1 = pc[:,0] pc2 = pc[:,1] #Plot principal components plt.figure(figsize=(10,10)) colour = ['#ff2121'ify ==1else'#2176ff'foryindata['y']] plt.scatter(pc1,pc2 ,c=colou...
pca.fit(mat) # fit the model print('\nMethod 3: PCA by Scikit-learn:') print('After PCA transformation, data becomes:') print(pca.fit_transform(mat)) # transformed data main() 运行以上代码,输出结果为: 这说明用以上三种方法来实现PCA都是可行的。这样我们就能理解PCA的具体实现过程啦~~有兴...
pca.fit(scaledDataset) projection = pca.transform(scaledDataset) 此外,我还尝试对缩减数据集执行聚类算法,但令我惊讶的是,分数低于原始数据集。这怎么可能? 首先,我假设您调用features变量和not the samples/observations。在这种情况下,您可以通过创建一个在一个图中显示所有内容的biplot函数来执行类似以下操作。在...