降维是一种无监督机器学习方法,用于减少每个数据样本的特征变量数量并选择一组主要特征。主成分分析(PCA)是Sklearn中可用的流行降维算法之一。 在本教程中,我们将使用Python Scikit-learn(Sklearn)进行主成分分析和增量主成分分析的降维。 使用主成分分析(PCA)...
pca=PCA(n_components=2) 例如下面代码进行PCA降维操作: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpfrom sklearn.decompositionimportPCAX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])pca=PCA(n_components=2)print pca pca.fit(X)print(pca.explained...
sklearn.decomposition.PCA:用于进行主成分分析(PCA)降维。 sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces:用于获取Olivetti人脸数据集。 cv2:OpenCV库,用于图像处理。 2.设置交互式框架: matplotlib.use('TkAgg'):指定使用TkAgg作为交互式框架,这是一种用于在图形用户界面中显示图形的后端。 3.加载人脸数据集: fetch_olivett...
sklearn.decomposition.PCA 类是 PCA算法的具体实现,官网介绍详见:https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#principal-component-analysis-pca sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, *, copy=True, whiten=Fal...
fromsklearn.decompositionimportPCA #Scale the data scaler = StandardScaler() scaler.fit(data) scaled = scaler.transform(data) #Obtain principal components pca = PCA().fit(scaled) pc = pca.transform(scaled) pc1 = pc[:,0] pc2 = pc[:,1] ...
关于PCA 算法的代码如下: from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmximport matplotlib.colors as colorsimport numpy as np%matplotlib inline def shuffle_data(X, y, seed=None)...
1、PCA降维 PCA(主成分分析)是一种常用的数据降维技术,可以减少数据集的维度,同时尽可能保留原始数据的变异性。Python中,我们经常使用scikit-learn库来实现PCA降维。常用参数如下, 使用代码, from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import make_classification ...
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数说明: 1)n_components: 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='mle',将自动选取特征个数n,使得满足所要求的方差百分比...
sklearn.decomposition.PCA:用于进行主成分分析(PCA)降维。 sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces:用于获取Olivetti人脸数据集。 cv2:OpenCV库,用于图像处理。 2.设置交互式框架: matplotlib.use('TkAgg'):指定使用TkAgg作为交互式框架,这是一种用于在图形用户界面中显示图形的后端。