PCA对数据的尺度非常敏感,因此在进行PCA之前需要对数据进行标准化处理。 scaler = StandardScaler() 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.axis('equal') # PCA降维后数据(用箭头表示投影) plt.subplot(1, 2, 2) plt.title("PCA后的数据(1个主成分)") # 对每个数据点,画一条线连接原始点和投影点(垂直于主成分轴) for i in range(len(X_std)): proj_point = X_pca[i] * W_k.T plt.plot( [X_std[i, 0], proj_point[...
pca_instance = PCA(n_components=i) 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) sco...
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)...
4.进行PCA降维: PCA(n_components=50):创建一个PCA对象,将数据降维到50个主成分。 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。
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.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 = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # 4. 查看降维结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y) plt.xlabel('Principal Component 1') plt.ylabel('Principal Component 2') plt.title('PCA Result')
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) ...
X_train_std = scaler.fit_transform(X_train) X_test_std = scaler.transform(X_test) # Apply PCA pca = PCA() X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_std) # Calculate the cumulative explained variance cumulative_variance_ratio = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_) ...