之前我们提到过,矩阵分解的理论发展在业界独树一帜,勤奋智慧的数学大神Minka, T.P.在麻省理工学院媒体实验室做研究时找出了让PCA用最大似然估计(maximum likelihood estimation)自选超参数的方法,输入“mle”作为n_components的参数输入,就可以调用这种方法 。 pca_mle = PCA(n_components="mle").fit(x) result ...
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(...
他们和上面讲到的PCA类的区别主要是使用了L1的正则化,这样可以将很多非主要成分的影响度降为0,这样在PCA降维的时候我们仅仅需要对那些相对比较主要的成分进行PCA降维,避免了一些噪声之类的因素对我们PCA降维的影响。SparsePCA和MiniBatchSparsePCA之间的区别则是MiniBatchSparsePCA通过使用一部分样本特征和给定的迭代次数来...
在机器学习中,PCA常常用于数据预处理阶段,以降低数据的维度,提高模型的训练速度和性能。 然而,需要注意的是,PCA也有一些限制和注意事项。例如,PCA是一种无监督学习方法,它只能找到数据中的主要变化方向,而不能根据标签信息进行特征选择。此外,PCA对数据的尺度很敏感,因此在应用PCA之前,通常需要对数据进行标准化处理。
本文利用sklearn中的datasets的Iris数据做示范,说明sklearn中的PCA方法。导入数据并对数据做一个概览: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsdigits=datasets.load_digits()X=digits.datay=digits.targetX.shape,y.shape((1797,64),(1797,)) ...
主成分分析(PCA) 基本概念 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要的统计方法,它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理,使问题变得比较简单、直观,而且这些较少的综合指标之间互不相关,又能提供原有指标的绝大部分信息。 PCA是一个无监督问题,不...
model=PCA()#将模型设置为主成分分析算法model.fit(X_s)#基于X_s的数据,使用fit方法进行拟合np.set_printoptions(suppress=True)#不以科学计数法显示,而是直接显示数字model.explained_variance_#计算提取的各个主成分的特征值model.explained_variance_ratio_#计算各主成分的方差贡献率 ...
在使用sklearn进行PCA降维时,我们需要按照以下步骤进行操作: 导入sklearn库中的PCA类: 首先,我们需要从sklearn.decomposition模块中导入PCA类。这是进行PCA降维的基础。 python from sklearn.decomposition import PCA 创建PCA对象,并设置降维后的目标维度: 接下来,我们需要创建一个PCA对象,并通过n_components参数来设...
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数: n_components: 意义: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 类型:int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留。 赋值为int,比如n_components=1,将把原始数据降到一个维度。
可以想见,PCA一般不适用于探索特征和标签之间的关系的模型(如线性回归),因为无法解释的新特征和标签之间的关系不具有意义。在线性回归模型中,我们使用特征选择。 返回顶部 ② 重要参数n_components n_components是我们降维后需要的维度,即降维后需要保留的特征数量,降维流程中第二步里需...