主成分分析(Principal Component Analysis),是一种用于探索高维数据的技术。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化,还可以用于数据压缩,数据预处理等。PCA可以把可能具有线性相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量,称为主成分(principal components),新的低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量,可以将高维数据集映射...
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA PCA算法相关的大部分知识并配合代码实现和样例。 1.1 什么是主成分分析 在多元统计分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换...
pca=PCA(n_components=2)#加载PCA算法,设置降维后主成分数目为2reduced_x=pca.fit_transform(X_train)#对样本进行降维principalDf=pd.DataFrame(data=reduced_x,columns=['principal component 1','principal component 2'])print(principalDf)y_train=np.array(y_train)yes_x,yes_y=[],[]no_x,no_y=[]...
fromsklearn.decompositionimportPCA #Scale the data scaler = StandardScaler() scaler.fit(data) scaled = scaler.transform(data) #Obtain principal components pca = PCA().fit(scaled) pc = pca.transform(scaled) pc1 = pc[:,0] pc2 = pc[:,1] ...
进一步的实践 尝试将PCA应用于不同的数据集,观察降维效果。 调整n_components参数,探索不同降维维度对结果的影响。 研究PCA与其他降维方法(如LDA、t-SNE)的异同和适用场景。 通过这些实践,你将更加深入地理解PCA在数据科学中的价值和作用。相关文章推荐
n_components是要保留的成分,int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留,但是这三种设置并不适用于所有情况,下面的表格说明了两个参数之间的关联: 表格说明了n_components设置为‘mle’或整数时需要满足的条件,其中,“No”表示不能设置为该值。所以我们看到,只有输入数据的样本数多于特征数,并且svd_solver设置...
pca = PCA(n_components=30) 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。
n_components = range(1, 101, 10) scores = [] for i in tqdm(n_components): decData, dataReverse, ratio, sum_rotio = pca(data, k=i) clf = SVC(C=200, kernel='rbf') clf.fit(decData, label) print("done!") # X_new = PCA(n_components=i).fit_transform(X) ...
PCA对象的主要成分都保存在components_.shape属性中，其属性中的每一行对应一个主成分，他们按重要性来排序（第一主成分排在首位，以此类推）。列对应PCA的原始特征属性，如下：print("PCA component shape: {}".format(pca.components_.shape))print("PCA components:\n{}".format(pca.components_))运行结果为...
pca.fit(X) print(pca.explained_variance_ratio_) print(pca.explained_variance_) print(pca.n_components_) # [0.98318212] # [3.78521638] # 1 我们指定了主成分至少占 95% ,输出如上,可见只有第一个投影特征被保留,其实也很好理解,我们的第一个主成分占投影特征的方差比例高达 98 %,只选择这一个特征...