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。该类的主要参数包括: n_components:指定要保留的主成分个数,可以是整数、浮点数、字符串或None。例如,n_components=2表示保留前两个主成分。 whiten:布尔值,表示是否进行白化处理,即是否使降维后的数据特征具有相同的方差。
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...
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...
SparsePCA和MiniBatchSparsePCA之间的区别则是MiniBatchSparsePCA通过使用一部分样本特征和给定的迭代次数来进行PCA降维,以解决在大样本时特征分解过慢的问题,当然,代价就是PCA降维的精确度可能会降低。使用SparsePCA和MiniBatchSparsePCA需要对L1正则化参数进行调参。 2. sklearn.decomposition.PCA参数介绍 下面我们主要基于...
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的方法。 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到了,它主要用于非线性数据的降维,需要用到核技巧。因此在使...
下面,介绍一下 scikit-learn 中 PCA 方法的参数定义及简单使用,这是完成 PCA 主成分分析的基础。 sklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver='auto') 其中: n_components= 表示需要保留主成分(特征)的数量。 copy= 表示针对原始数据降维还是针对原始数据副本降维。当参数为 ...
n_components是字符串'mle',PCA类自动计算降维后的维数 。 2) copy:布尔型变量 。表示在运行时是否改变训练数据,若为True,不改变训练数据的值,运算结果写在复制的训练数据上;若为False,则覆盖训练数据 ,默认值为True。 3) whiten:布尔型变量 。若为True,表示对降维后的变量进行归一化;若为False,则不进行归一...
PCA 用于对一组连续正交分量中的多变量数据集进行方差最大方向的分解。 在 scikit-learn 中,PCA被实现为一个变换对象, 通过fit方法可以降维成 n 个成分, 并且可以将新的数据投影(project, 亦可理解为分解)到这些成分中。 可选参数whiten=True使得可以将数据投影到奇异(singular)空间上,同时将每个成分缩放到单位方...
n_components是字符串'mle',PCA类自动计算降维后的维数 。 2) copy:布尔型变量 。表示在运行时是否改变训练数据,若为True,不改变训练数据的值,运算结果写在复制的训练数据上;若为False,则覆盖训练数据 ,默认值为True。 3) whiten:布尔型变量 。若为True,表示对降维后的...
PCA( n_components=3, whiten=False, svd_solver='auto' ) newData = pca.fit_transform(data) print('降维后数据集:') print(newData.shape) print('特征空间中的主轴:') print(pca.components_) print('降维后的各主成分的方差值:') print(pca.explained_variance_) print('降维后的各主成分的方差...