让我们通过一个简单的案例来演示如何使用sklearn的PCA进行数据降维。假设我们有一组鸢尾花数据集(Iris dataset),这是一个经典的多变量数据集,非常适合用来演示PCA的应用,我们希望将其降维到两个主成分。 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt...
如何使用Python Scikit-learn进行降维?降维是一种无监督机器学习方法,用于减少每个数据样本的特征变量数量并选择一组主要特征。主成分分析(PCA)是Sklearn中可用的流行降维算法之一。 在本教程中,我们将使用Python Scikit-learn(Sklearn)进行主成分分析和增量主成分分析的降维。
'''二、调用PCA建'''fromsklearn.decompositionimportPCA 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_...
sklearn.decomposition:包含降维方法,如主成分分析(PCA)和因子分析。 sklearn.model_selection.train_test_split:用于将数据集分割为训练集和测试集。 3回归模块(Regression): sklearn.linear_model:包含线性回归、岭回归、Lasso回归等线性模型。 sklearn.svm:支持向量机(SVM)用于回归任务。 sklearn.neighbors:k-近邻...
主成分分析(PCA) 主成分分析(Principal Component Analysis)是目前为止最流行的降维算法。首先它找到接近数据集分布的超平面,然后将所有的数据都投影到这个超平面上。 保留(最大)方差 在将训练集投影到较低维超平面之前,您首先需要选择正确的超平面。例如图 8-7 左侧是一个简单的二维数据集,以及三个不同的轴(即一维...
2,方差小的非主成分也可能含有对样本差异的重要信息,因降维丢弃可能对后续数据处理有影响。 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。
分类精度上,使不使用PCA降维对于分类精度来说影响巨大,不使用PCA降维KNN分类精度可以轻松到达98%左右,但是将数据从64维降到2维后的分类精度为60%左右,差距非常大。当然这也很好理解,因为毕竟原始数据是64维的数据,如果降低到2维的话,特征信息损失的非常多。
Scikit-Learn中PCA的求解采用了矩阵的奇异值分解方法,协方差矩阵的特征向量对应的就是左奇异向量。 3、PCA降维实现面部识别 3.1 数据集准备 ORL面部数据集可以通过链接https://hyper.ai/datasets/9125下载。 ORL人脸库(Olivetti Research Laboratory人脸数据库),诞生于英国剑桥Olivetti实验室。该数据集包含400张面部图像...
在Python中,使用scikit-learn库来实现PCA降维,可以按照以下步骤进行: 导入scikit-learn库中的PCA模块: python from sklearn.decomposition import PCA 创建一个PCA对象,并设置要降到的维度为3: python pca = PCA(n_components=3) 生成或获取一个5维数组作为输入数据: 这里我们随机生成一个5维数组作为示例: pyt...
1. PCA类介绍 所有PCA类都在sklearn.decompostion包中,主要有以下几类: 1) sklearn.decompostion.PCA:实际项目中用的最多的PCA类; 2) sklearn.decompostion.IncrementPCA:PCA最大的缺点是只支持批处理,也就是说所有数据都必须在主内存空间计算,IncrementalPCA使用多个ba...