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...
问sklearn的PCA.fit_transform结果与产品PCA.components_和输入数据不匹配EN机器学习中，数据通常被表示为...
为了获得与 sklearn 相同的结果(这是正确的结果),您只需在 fit 之前或method2. 在这里找到一个工作示例: X = np.array([[11,4,9,3,2,2], [7,2,8,2,0,2], [3,1,2,5,2,9]]) X = X.T.copy()# PCApca = PCA(n_components=2) data = pca.fit_transform(X)# Your method 2data2 ...
获参:trm.fit(X_train) 转换:X_trm = trm.transform(X_train) 可检验 所有估计器里设置的超参数和学到的参数都可以通过实例的变量直接访问来检验其值,区别是超参数的名称最后没有下划线 _,而参数的名称最后有下划线 _。举例如下: 通例:model.hyperparameter 特例:SVC.kernel 通例:model.parameter_ ...
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...
x = pca.fit_transform(x) from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # 使用SVN:PCA要计算协方差矩阵,因此矩阵过大时 计算资源不够 可以尝试截断SVD svd = TruncatedSVD(2) x = svd.fit_transform(x) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...
说到降维,我们首先想到的是之前提过的高效降维算法,PCA和SVD,遗憾的是,这两种方法大多数时候不适用于逻辑回归。逻辑回归是由线性回归演变而来,线性回归的一个核心目的是通过求解参数来探究特征X与标签y之间的 关系,而逻辑回归也传承了这个性质,我们常常希望通过逻辑回归的结果,来判断什么样的特征与分类结果相关,因此我...
model.fit( X ) idx_pred = model.predict( X_new ) s = model.score( X_new ) 3.3 转换器 定义:转换器也是一种估计器,两者都带拟合功能,但估计器做完拟合来预测,而转换器做完拟合来转换。 核心点:估计器里 fit + predict,转换器里 fit + transform。
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_...
t0_hf = time() vectorizer_hf = TfidfVectorizer() X_hf = vectorizer_hf.fit_transform(df_hf['已分词内容'].values.astype('U')) print("完成所耗费时间: %fs" % (time() - t0_hf)) print("样本数量: %d, 特征数量: %d" % X_hf.shape) print('特征抽取完成!') 输出结果如下: 完...