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=[]...
PCA是从sklearn. decomposition导入的。我们需要选择所需数量的主成分。 通常,n_components被选择为2以获得更好的可视化效果,但这取决于数据。 通过fit和transform方法,传递属性。 主成分的值可以使用components 检查,而每个主成分解释的方差可以使用explained_variance_ratio计算。 1.导入所有库 # import all libraries...
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[:, ...
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。
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False)参数:n_components:意义:PCA算法中所要保留的主成分个数n,也即保留下来的特征个数n 类型:int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留。 赋值为int,比如n_components=1,将把原始数据降到一个维度。 赋值为string,比如n_components=’...
1)n_components:这个参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目。最常用的做法是直接指定降维到的维度数目,此时n_components是一个大于等于1的整数。当然,我们也可以指定主成分的方差和所占的最小比例阈值,让PCA类自己去根据样本特征方差来决定降维到的维度数,此时n_components是一个(0,1]之间的数。当然,我们...
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) ...
在sklearn包中,PCA模块可以通过以下代码导入: “`python from sklearn.decomposition import PCA “` 四、PCA的基本用法 1. 创建PCA对象 “`python pca = PCA(n_components=k) “` 其中,n_components是指定要保留的主成分个数。如果不指定,默认保留所有主成分。
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 ...