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。我不确定这是什么原因:我想 sklearn 的 PCA 求解器中没有随机元素?我正在...
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 V 计算PCA降维结果。 如有...
sklearn.decomposition.PCA:实现主成分分析的类。 2、独立成分分析 (ICA):ICA 是一种用于解开混合信号的技术,通常应用于信号处理和图像处理领域,它可以分离混合信号中的独立成分。 sklearn.decomposition.FastICA:实现独立成分分析的类。 3、因子分解机 (Factorization Machines):因子分解机是一种推荐系统中常用的模型...
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...
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)) ...
本文简要介绍python语言中 sklearn.decomposition.IncrementalPCA.transform 的用法。 用法: transform(X) 对X 应用降维。 如果X 是稀疏的,则使用大小为 batch_size 的小批量将 X 投影到先前从训练集中提取的第一个主成分上。 参数: X:{类数组,稀疏矩阵},形状为 (n_samples, n_features) 新数据,其中n_...
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 PCA import numpy as np from scipy import signal from sklearn.decomposition import FastICA from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis import matplotlib.pyplot as plt # 加载iris数据集 iris = datasets.load_iris() x = iris.data print('iris数据...
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=...