86 pca=PCA(n_components=1) #指定主成分数量 87 88 #pca.fig(X)#训练pca模型 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:'
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...
即减去这一行的均值463)求出协方差矩阵C=(1/m)X(X)^T474)求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量485)将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵,取前k行组成矩阵P496)Y=PX50即为降维到k维后的数据51'''52#使用np.linalg.eig计算特征值和特征向量53defdr_pca(self):54#每列属性的均值55mea...
一般来说,如果我们的数据是有类别标签的,那么优先选择LDA去尝试降维;当然也可以使用PCA做很小幅度的降维去消去噪声,然后再使用LDA降维。如果没有类别标签,那么肯定PCA是最先考虑的一个选择了。 (二)sklearn降维——PCA和LDA 线性判别分析(LDA)尝试识别占类之间差异最大的属性。特别地,与PCA相比,LDA是使用已知类标...
① 降维的实现步骤解析 class sklearn.decomposition.PCA (n_components=None, copy=True, whiten=False, svd_solver=’auto’, tol=0.0, iterated_power=’auto’, random_state=None) PCA作为矩阵分解算法的核心算法,其实没有太多参数,但是每个参数的意义和运用都很难,因为几乎每个参数都涉及到高深的数学原理。
1、数据分析视角PCA作用 在数据分析中,经常会碰到几十列指标的大报表,如果进行统计分析,通常将不重要的指标列进行删减,较少不必要的计算,即进行降维处理,保留可以最大程度反应总体数据的指标列,再进行建模计算。 这里的指标列,可以理解为excel表除去索引列(第一列)的后续列,也称作特征值、维度。
from sklearn.decomposition import PCA #导入PCA算法pca = PCA(n_components=2) #引用PCA算法，参数的含义是降维后的维度数reduced_x=pca.fit_transform(X) #运行算法返回结果 可以看出结果如下，上面的每行四个数据，变成了每行两个数据，降维成功了 下面，我们把上面每行的这两个数据看作x、y轴的坐标，画...
PCA降维 一、主成分分析 1、动机:多个变量之间往往存在一定的相关性,可以通过线性组合的方式从中提取信息。 2、主成分分析:将原始的n维数据投影到低维空间,并尽可能的保留更多的信息。 ---投影后方差最大 ---最小化重构误差 从而达到降维的目的:使用较少的主成分得到较多的信息。
[数据预处理Python] 15 数据规约-属性规约 PCA降维 sklearn本视频的03: 03处,降维后数据low_d是将原始数据投影到上面降维后的三个特征向量(三个新基)后得到三维数据!Data:https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/clustering-with-k-means/data