X_pca = pca.fit_transform(X) # 可视化降维后的数据 plt.figure(figsize=(8, 6)) for target, color in zip(range(3), ['r', 'g', 'b']): plt.scatter(X_pca[y == target, 0], X_pca[y == target, 1], color=color, label=data.targe
path = r'digit-recognizer\train.csv' data, label = load_data(path=path) # m, n n_components = range(25, 77, ) scores = [] for i in tqdm(n_components): pca_instance = PCA(n_components=i) decData = pca_instance.fit_transform(data) ratio = pca_instance.explained_variance_ratio_...
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 = 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。 ◇第一成分有最高的方差,接...
X_std = scaler.fit_transform(data) X_std StandardScaler()是对每列数据单独计算, 列与列之间没关联。 reshape(1, -1)和reshape(-1, 1)的区别:1位学生10门课的成绩和1门课10个学生的成绩 5)计算相关程度 计算特征(数学成绩与物理成绩)之间的线性相关程度 ...
pca算法不是数据必须的,当计算机运行时间不是很长时候尽量还是使用原始样本作为输入。 FLAG:以后相关的机器学习算法都要自己编程实现,然后和相关的库函数实现做一个对比。 二、实验环境 python3.6.4 IDE:Pycharm 2018 操作系统:windows10 吴恩达课程作业数据 ...
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) ...
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) ...
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。
这段代码首先导入了必要的库,然后创建了一个示例数据集X。接着,初始化了一个PCA对象,指定要降到的维度数目为2。最后,使用fit_transform方法对数据集X进行了PCA降维,并使用matplotlib库将降维后的数据可视化。