默认值为’auto’,表示自动选择合适的迭代次数。 random_state:这是一个整数或者RandomState实例,用于指定随机数生成器的种子。当需要可重复的实验结果时,可以设置此参数。 以上就是sklearn.decomposition.PCA类的主要参数及其作用。通过合理设置这些参数,我们可以更好地利用PCA进行降维操作,提取出数据中的
所以,sklearn中的PCA采用的是SVD(奇异值分解),在不求解协方差矩阵的情况下,得到右奇异矩阵V。也就是说PCA算法可以不用做特征分解,而是做SVD来完成,这个方法在样本量很大的时候很有效。 3. sklearn中PCA参数 classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver='auto',tol=0.0...
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver='auto',tol=0.0,iterated_power='auto',random_state=None) 参数 n_components 释义 PCA 算法中所要保留的主成分个数 n,也即保留下来的特征个数 n 设置 int 或者 string,缺省时默认为 None,所有成分被保留。赋值为 int,比如=...
输入[0,1]之间的浮点数,并且让参数svd_solver =='full',表示希望降维后的总解释性方差占比大于n_components指定的百分比,即是说,希望保留百分之多少的信息量。 比如说,如果我们希望保留97%的信息量,就可以输入n_components = 0.97,PCA会自动选出能够让保留的信息量超过97%的特征数量。 pca_f = PCA(n_compon...
n_components是要保留的成分,int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留,但是这三种设置并不适用于所有情况,下面的表格说明了两个参数之间的关联: 表格说明了n_components设置为‘mle’或整数时需要满足的条件,其中,“No”表示不能设置为该值。所以我们看到,只有输入数据的样本数多于特征数,并且svd_solver设置...
sklearn.decomposition.PCA 参数速查手册 调用 sklearn.decomposition.PCA(ncomponents=None, copy=True, whiten=False, svdsolver='auto', tol=0.0, iteratedpower='auto', randomstate=None)参数n_components 释义 PCA 算法中所要保留... 查看原文 机器学习---主成分分析(PCA) 变量合成为线性无关的低维变量...
sklearn中PCA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s...
百度试题 结果1 题目函数sklearn .decomposition.PCA(n_components='mle',whiten=False,svd_solver='auto')中参数n_components取值'mle'用MLE算法根据特征的 选择一定数量的主成分特征来降维。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:(1)方差分布情况反馈 收藏 ...
参数几乎完全和sklearn一样,无痛迁移,确实能将sklearn要几个小时的计算压缩到只需几秒钟。唯一的问题是,结果还是对不上,但似乎比tsnecuda好。用大的perplexity以期望更多保持全局属性的情况,使用pca初始化等相同参数,和sklearn结果的差别还是有。 发布于 2025-01-16 15:38・IP 属地广东 赞同3 分享...