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...
pca= PCA(n_components=None)#n_components设置降维后的特征数,默认None则保留所有成分pca.fit(X)#拟合print('保留的主成分个数:',pca.n_components_)print('保留的特征向量:\n',pca.components_)print('保留的n个主成分各自方差:\n',pca.explained_variance_)print('保留的n个主成分对原始数据信息累计解释...
时间上,不对数据进行处理的KNN算法分类时间为6.98ms,而使用PCA将64维的数据降到2维的数据后进行KNN算法分类的时间为2.99ms,这得益于数据特征维度的大幅降低,当然这也是降维的一个非常重要的意义,对于非常高维的数据来说,降维到低维空间之后,将大大节省计算的时间; 分类精度上,使不使用PCA降维对于分类精度来说影响巨...
2)降维可以用于压缩数据,同时将丢失数据的量最小化 3)理解高维数据的数据结构非常困难,而仅有二维或三维的数据却可以轻松地实现可视化。 2、PCA主成分分析 PCA也叫卡尔胡宁-勒夫转换(KLT ),一种用于在高维空间中发现模式的技术, 常用于探索和可视化高维度数据集。PCA将一系列可能相关联的高维变量减少为一系列被称...
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。
本篇文章为大家展示了怎么使用scikit-learn工具来进行PCA降维,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。 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...
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...
之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理。这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果;二是因为无关的特征会加大计算量,...
在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis。那既可以用于分类又可以用于降维。当然,应用场景最多的还是降维。和PCA类似,LDA降维...
在Scikit-learn中,可以使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)来实现图像降维。PCA是一种常用的降维技术,它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中,使得数据在新坐标系中的方差最大化。 以下是一个简单的示例代码,用于在Scikit-learn中实现图像降维: from sklearn.decomposition import PCA import ...