PCA的核心思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维是全新的正交特征,称为主元。这些主元是重新构造出来的,而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。PCA通过降维,用低维的数据去代表高维的数据,用少数几个变量代替原有的大量变量,同时合并重复信息,降低现有变量的维度,而不丢失重要信息。 二sklearn库中的PCA...
PCA通过降维,用低维的数据去代表高维的数据,用少数几个变量代替原有的大量变量,同时合并重复信息,降低现有变量的维度,而不丢失重要信息。 二sklearn库中的PCA 在sklearn库中,PCA算法的实现非常直观。我们可以通过sklearn.decomposition.PCA类来使用PCA。该类的...
因此,主成分分析或PCA通过选择捕获关于数据集的最大信息的最重要属性来将数据从高维空间转换到低维空间。 Python实现 要在Scikit learn中实现PCA,在应用PCA之前必须标准化/规范化数据。 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...
PCA的核心思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维是全新的正交特征,称为主元。这些主元是重新构造出来的,而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。PCA通过降维,用低维的数据去代表高维的数据,用少数几个变量代替原有的大量变量,同时合并重复信息,降低现有变量的维度,而不丢失重要信息。 二sklearn库中的PCA...
【python】sklearn中PCA的使用方法 PCA 主成分分析(Principal Components Analysis),简称PCA,是一种数据降维技术,用于数据预处理。 PCA的一般步骤是:先对原始数据零均值化,然后求协方差矩阵,接着对协方差矩阵求特征向量和特征值,这些特征向量组成了新的特征空间。 参数: n_components: 意义:PCA算法中所要保留的主...
我们自己封装的PCA,通过寻找使得映射到轴上的样本方差最大,进而推导出效用函数,然后通过迭代求解的梯度上升法求解使得效用函数(方差)最大的单位方向向量,即为求解的第一个主成分; sklearn封装的PCA,通过数学的方式进行求解,设有m条n维的样本数据X,数学求解PCA大致过程如下: ...
fit()可以说是scikit-learn中通用的方法,每个需要训练的算法都会有fit()方法,它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。 fit(X),表示用数据X来训练PCA模型。 函数返回值:调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X),表示用X对pca这个对象进行训练。
scikit-learn 中的 PCA 默认使用奇异值分解将数据降维到低维空间。同时 scikit-learn 也提供了丰富且简洁友好的API接口供使用者调用。以下用代码具体展示: 在上面的代码中,我们创建了一个符合线性趋势带有噪音的数据集,然后使用 PCA 将这个数据集降维,为了便于在坐标系中可视化,使用 scikit-learn 中 PCA 模型的 in...
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用...
fit()可以说是scikit-learn中通用的方法,每个需要训练的算法都会有fit()方法,它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。 fit(X),表示用数据X来训练PCA模型。 函数返回值:调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X),表示用X对pca这个对象进行训练。