上述步骤描述了PCA算法的基本原理和实现过程,通过选择合适的主成分数量k,可以将数据降维到合适的维度。具体来说,主成分数量的选择可以通过观察特征值的大小来确定,通常选取前几个特征值对应的特征向量所构成的矩阵即可,这些特征向量所代表的方向包含了大部分数据的变化信息。 需要注意的是,PCA算法的实现需要对数据矩阵...
PCA(主成分分析)是将一个数据的特征数量减少的同时尽可能保留最多信息的方法。所谓降维,就是在说对于一个nn维数据集,其可以看做一个nn维空间中的点集(或者向量集),而我们要把这个向量集投影到一个k<nk<n维空间中,这样当然会导致信息损失,但是如果这个kk维空间的基底选取的足够好,那么我们可以在投影过程中尽可能...
# 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) y_kmeans = kmeans.fit_predict(X_pca) #...
例如D维变量构成的数据集,PCA的目标是将数据投影到维度为K的子空间中,要求K<D且最大化投影数据的方差。这里的K值既可以指定,也可以利用主成分的信息来确定。 PCA其实就是方差与协方差的运用。 降维的优化目标:将一组 N 维向量降为 K 维,其目标是选择 K 个单位正交基,使得原始数据变换到这组基上后,各变量...
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python降维方法 python 降维 本文包括两部分,使用python实现PCA代码及使用sklearn库实现PCA降维,不涉及原理。 总的来说,对n维的数据进行PCA降维达到k维就是: 对原始数据减均值进行归一化处理; 求协方差矩阵; 求协方差矩阵的特征值和对应的特征向量; 选取特征值最大的k个值对应的特征向量;...
1. PCA 首先读入sklearn里自带的鸢尾花数据库,并调用相关的包,再查看一下这些数据都是些啥: import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.cluster import KMeans ...
【python数据分析】[降维算法PCA主成分分析]方差与协方差,降维算法之主成分分析 17 -- 1:16 App 【excel表格制作】自动更新数据透视表的数据源,97.5%的人都不会! 19 -- 0:46 App 【python数据分析】[Seaborn]Facetgrid绘制多变量,数据分析&可视化_行业实战之Seaborn快速入门,还不赶紧来学 3261 1 3:07 App ...
class PCA():"""主成份分析算法 PCA,非监督学习算法."""def __init__(self):self.eigen_values = Noneself.eigen_vectors = Noneself.k = 2 def transform(self, X):"""将原始数据集 X 通过 PCA 进行降维"""covariance = calculate_covariance_matrix(X...
PCA核心思想是通过线性变换降低数据维度，同时保留信息。假设数据矩阵X为m行n列，每个样本一行为特征，PCA目标是将X降维成k维，将每个样本从n维映射到k维，以保留数据信息。PCA算法步骤包括：特征值分解、主成分选择。选择主成分数量通常通过观察特征值大小确定，选取前几个对应特征向量构成矩阵，这些方向...