faces.data:获取加载的人脸数据。 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
比如pca.fit(X),表示用X对pca这个对象进行训练。 fit_transform(X) 用X来训练PCA模型,同时返回降维后的数据。 newX=pca.fit_transform(X),newX就是降维后的数据。 inverse_transform() 将降维后的数据转换成原始数据,X=pca.inverse_transform(newX) transform(X) 将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后...
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。 6.随机选择一张人脸图片: X[20]:...
pca = decomposition.PCA(n_components=1) pca.fit(X) print(pca.explained_variance_ratio_)#打印方差贡献率 print(gongxin)#自己写的脚本输出方差贡献率 # print(pca.explained_variance_)#打印方差 #将降维后的数据返回(一维) x_pca = pca.transform(X)#返回降维之后的数据 X1 = pca.inverse_transform(x_...
axes[r, 2*i+1].imshow(pca.inverse_transform(X_pca[index]).reshape(64, 64), cmap='bone') axes[r, 2*i+1].set_title(f'大侠 {index+1} 主成分', fontproperties='SimHei') # 手动设置字体 plt.tight_layout() plt.show() 我们保留了前 50 个主成分 ...
inverse_transform(X) :将降维后的数据转换成原始数据。(PCA的重建) (3)主要属性介绍: components:array, shape (n_components, n_features) ,降维后各主成分方向,并按照各主成分的方差值大小排序。 explained_variance:array, shape (n_components,) ,降维后各主成分的方差值,方差值越大,越主要。
inverse_transform():将降维后的数据转换成原始数据,X=pca.inverse_transform(newX) transform(X):将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后,对于新输入的数据,都可以用transform方法来降维。 fromsklearnimportdecomposition pca= decomposition.PCA(n_components=1)# parameter n_components: the number of compone...
机器学习之PCA与梯度上升法 主成分分析(Principle Component Analysis,简称:PCA)是一种非监督学习的机器算法,主要用于数据的降维。 PCA 基本原理 以有2个特征的二维平面举例,如图: 横 轴表示特征1,纵 轴表示特征2,其中4个点表示二维的特征样本。如果要对样本进行降维降到一维,可以将这些点映射到横轴、纵轴或者其它...
主成分分析(PCA)是一种降维技术,可以帮助我们识别数据中最重要的特征。在本案例中,我们使用PCA来减少数据的维度,并捕捉不同站点的交通模式。PCA的主要步骤如下: 数据标准化:在应用PCA之前,我们需要对数据进行标准化处理,以确保每个特征具有相同的尺度。
主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量,从而减少数据的维数。 1、数据降维 1.1 为什么要进行数据降维? 为什么要进行数据降维?降维的好处是以略低的精度换取问题的简化。