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,提取出数据中的关键信息。在实...
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 二、关于参数 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。 赋值为string,比如n_...
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进行PCA降维,以解决在大样本时特征分解过慢的问题,当然,代价就是PCA降维的精确度可能会降低。使用SparsePCA和MiniBatchSparsePCA需要对L1正则化参数进行调参。 sklearn中PCA参数介绍 下面主要基于sklearn.decomposition...
sklearn.decompositionPCA特征 无监督 YPCA降维sklearn.lda LDA 特征+目标值有监督 Y LDA降维...包 类参数列表 类别 fit方法有用说明sklearn.preprocessing StandardScaler 特征 无监督 Y 标准化sklearn 智能推荐 sklearn之降维算法PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from...
降维算法 PCA 一、数据维度概念 二、skLearn中的降维算法 三、PCA与SVD ① 降维的实现步骤解析 ② 重要参数n_components • 累积可解释方差贡献率曲线 • 最大似然估计自选超参数 • 按信息量占比选超参数 ③ 重要参数 svd_solver ④ 重要属性 components_ ...
41 PCA算法 42 总结一下PCA的算法步骤: 43 设有m条n维数据。 44 1)将原始数据按列组成n行m列矩阵X 45 2)将X的每一行(代表一个属性字段)进行零均值化,即减去这一行的均值 46 3)求出协方差矩阵C=(1/m)X(X)^T 47 4)求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量 ...
PCA不仅可以应用在表格类数据,它还可以作为特征工程应用是在处理图像中。 让我们取Sklearn lfw_people数据集中存在的随机人脸,可以使用TruncatedSVD(一种与PCA非常相似的压缩技术)来提取关键图像特征,如边缘、阴影和主要对象的位置,为机器学习...
Sklearn库中PCA 解释sklearn库中PCA方法的参数、属性和方法。 参数说明 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) n_components int, float, None or str 代表返回的主成分的个数,即数据降到几维 n_components=2 代表返回前2...
基础代码非常短,参数也少,浅看一下就可以 pca=PCA(n_components=2)#n_components 选择降维数量pca=pca.fit(x)#开始拟合建模iris_pca=pca.transform(x)#获得降维后数据 3、PCA使用实例——读取鸢尾花数据集 导入数据分析天团 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimpo...