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=[]...
n_components的设置与参数svd_solver的设置是相关联的,而它们的设置又都跟输入数据x的维度相关,通过阅读源码和说明文档总结如下。 svd_solver的设置有四种情况:'auto','fill','arpack','randomized',自动选择 'auto'的选择机制如下: x.shape>500 并且 1<=n_components<0.8*min(x.shape)时,svd_solver=‘random...
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.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, ...
PCA(n_components=150,whiten=True) n_components参数设置需要保留特征的数量,如果是小数,则表示保留特征的比例; 设为大于零的整数,会自动的选取n个主成分- whiten: 默认为False,若为True表示做白化处理,白化处理主要是为了使处理后的数据方差都一致 PCA降维识别手写数字 导包 importnumpyasnpimportpandasaspdimportti...
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(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。
plt.bar(range(pca.n_components_), pca.explained_variance_ratio_) plt.xlabel('PCA components') plt.ylabel('Explained Variance') 8、方差分析 ANOVA 使用f_classif()获得每个特征的方差分析f值。f值越高,表明特征与目标的相关性越强。 ...
pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # 使用KMeans进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) labels = kmeans.fit_predict(X_pca) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.xlabel('Principal Component 1') ...
def pca(data, k=99999): # data: m, n,m条n维数据 mean = np.mean(data, axis=0) # n, # 去中心化 meadnRemoved = data - mean # m, n # rowvar = 0, 除的是m-1 # rowvar = 1, 除的是m cov = np.cov(meadnRemoved, rowvar=0) # n, n ...
PCA其实目的就是寻找这个转换后的坐标系,使数据能尽可能分布在一个或几个坐标轴上,同时尽可能保留原先数据分布的主要信息,使原先高维度的信息,在转换后能用低维度的信息来保存。而新坐标系的坐标轴,称为主成分(Principal components, PC),这也就是PCA的名称来源。