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...
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...
机器学习入门 7-6 scikit-learn中的PCA 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前几个小节封装了我们自己的PCA方法。这一小节就来看看sklearn中对于PCA是如何进行封装的,然后通过构造的虚拟数据集以及真实的digits手写数字识别数据集来展示PCA降维的效果。 一 sklearn中的PCA sklearn封装的PCA与前几个小...
更重要的是,我们将使用Python中最流行的机器学习库之一Scikit-Learn来实现PCA。 一 什么是PCA PCA是一种常用的数据降维技术,它通过正交变换将可能相关的变量转换成一组数值上不相关的变量,称为主成分。这些主成分按照方差的大小排序,最重要的主成分捕捉数据中最大的方差,即第一个主成分具有最大的方差,第二个主成...
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。
然后我们尝试用sklearn中的PCA来进行降维 引入并进行实例化,维度设置为2,然后进行fit操作,传入以后就可以得到X_train_reduction(对训练数据集降维以后的结果),同样,对测试数据集一样进行降维 from sklearn.decompositionimportPCApca=PCA(n_components=2)
PCA.transform函数是scikit-learn库中用于执行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降维操作的函数。PCA是一种常用的无监督学习算法,用于将高维数据转换为低维表示,同时保留数据的主要特征。 PCA.transform函数的作用是将输入数据集投影到由PCA模型学习到的主成分空间中。具体而言,它通过对输入数据进行线性变换,...
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。
前两篇文章介绍了PCA(主成分分析方法)和SVD(奇异值分解)的算法原理,本文基于scikit learn包介绍了PCA算法在降维和数据重构的应用,并分析了PCA类与sparsePCA类的区别。由于PCA算法的特征值分解是奇异值分解SVD的一个特例,因此sklearn工具的PCA库是基于SVD实现的。
为了补全程序并实现使用scikit-learn中的PCA方法将手写数字数据集digits降维的功能,我们可以按照以下步骤进行: 导入scikit-learn库和digits数据集: 首先,我们需要导入必要的库和数据集。scikit-learn提供了丰富的机器学习算法和数据集,其中就包括手写数字数据集digits。 python from sklearn.datasets import load_digits fro...