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...
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...
2.使用sklearn进行PCA降维运算 在sklearn工具包里,类sklearn.decomposition.PCA实现了PCA算法,使用方便,不需要了解具体的PCA的运算步骤。但需要注意的是,数据的预处理需要自己完成,其PCA算法本身不进行数据预处理(归一化和缩放)。此处,我们选择MinMaxScaler类进行数据预处理。 fromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn...
机器学习入门 — LDA与PCA算法(公式推导、纯python代码实现、scikit-learn api调用对比结果) 开发技术 - 其它Bi**er 上传281KB 文件格式 pdf 为什么要做降维: 提高计算效率 留存有用的特征,为后续建模使用 在项目中实际拿到的数据,可能会有几百个维度(特征)的数据集,这样的数据集在建模使用时,非常消耗计算资源,...
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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。