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PC...
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...
在PCA之前标准化数据集。 从sklearn.decomposition导入PCA。 选择主成分的数量。 这里我们选择3。执行完这段代码后,我们知道x的维数是(569,3),而实际数据的维数是(569,30)。因此,很明显,利用PCA,维度的数量从30减少到3。如果我们选择n_components=2,则维度将减少到2。 # construct a dataframe using pandasdf1...
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PC...
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。
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...
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...
《scikit-learn》PCA(一),特征选择是从已经存在的特征中选择相关性,信息量最多的特征。特征创造,比如降维
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...
在scikit-learn中,你可以通过实例化一个`PCA`对象并调用其`fit`方法来执行PCA。例如: ```python from sklearn.decomposition import PCA #创建一个PCA对象,参数n_components表示希望降维后的特征维度数目 pca = PCA(n_components=2) #对数据进行PCA降维 X_pca = pca.fit_transform(X) ``` 其中,`X`是待降...