from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_componen = k) 这里初始化PCA并设置需要保留多少个主要成分,注意 k < m_features. 然后fit: # 假设input的数据叫 X pca.fit(X) 这一步其实是在用SVD获取 V 然后transform转换: Y = pca.transform( X ) 这一步就是利用
classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None, *, copy=True, whiten=False, svd_solver='auto', tol=0.0, iterated_power='auto', random_state=None) 参数: 1.n_components:这个参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目。最常用的做法是直接指定降维到的维度数目,此时n_components是一个大于等于1...
我正在尝试使用 sklearn 的 PCA 功能将我的数据减少到二维。但是,我注意到当我使用 fit_transform() 函数执行此操作时,结果与 elements_ 属性与输入数据相乘的结果不匹配。 为什么这些不匹配?哪个结果是正确的? deftest_pca_fit_transform(self):fromsklearn.decomposition import PCAinput_data=np.matrix([[11,4...
89 #v1 = pca.components_[0] # 得到特征向量 90 #print('v1:', v1) 91 92 main_vector=pca.fit_transform(X)#用X来训练PCA模型,同时返回降维后的结果数据。 93 print('sklearn:',main_vector) 94 95 if __name__=='__main__': 96 pca=PCA_DimensionalityReduction() 97 pca.dataProduction(...
from sklearn.decomposition import PCA # 提取数据集 iris = load_iris() x = pd.DataFrame(iris.data) # 二维数组 --- 四维特征矩阵 y = iris.target # 训练模型获取降维结果 result = PCA(n_components=2).fit_transform(x) # 可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) ...
from sklearn.decomposition import PCA X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) pca = PCA(n_components=2) newX = pca.fit_transform(X) #等价于pca.fit(X) pca.transform(X) invX = pca.inverse_transform(newX) #将降维后的数据转换成...
transform(X) 1. 对X应用维数约简。X被投影到之前从训练集中提取的第一个主成分上。 示例代码 >>> import numpy as np >>> from sklearn.decomposition import PCA >>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) ...
from sklearn.decomposition import FastICA ica = FastICA(n_components=2) recovered_signals = ica.fit_transform(mixed_signals) 1. 2. 3. 4. 绘制混合信号和恢复信号的图形 我绘制混合信号和恢复信号的图形,以可视化ICA的效果。 import matplotlib.pyplot as plt ...
sklearn PCA.transform 对于不同的试验给出不同的结果 我正在使用 sklearn.decomposition.PCA 进行一些 PCA。我发现如果输入矩阵X很大,两个不同PCA实例进行PCA.transform的结果将不一样。例如,当X是100x200矩阵时,就不会有问题。当X是1000x200或100x2000矩阵时,两个不同PCA实例的结果会不同。我不确定这是什么...
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=...