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...
from sklearn.decomposition import PCA #在sklearn中调用PCA机器学习算法 pca=PCA(n_components=1) #定义所需要分析主成分的个数n pca.fit(x) #对基础数据集进行相关的计算,求取相应的主成分 print(pca.components_) #输出相应的n个主成分的单位向量方向 x_reduction=pca.transform(x) #进行数据的降维 x_re...
pca_mle = PCA(n_components = "mle") pca_mle = pca_mle.fit(x) x_mle = pca_mle.transform(x) pca_mle.explained_variance_ratio_.sum() 比如上述例子为我们选了维度为3,累计贡献率高达0.994按贡献率选择意味着你想要他的累计贡献率达到0.97时的维度。
X_new = pca.transform(X) plt.scatter(X_new[:, 0], X_new[:, 1],marker='o') plt.show() 输出的图如下: 可见降维后的数据依然可以很清楚的看到我们之前三维图中的4个簇。 现在看看不直接指定降维的维度,而指定降维后的主成分方差和比例。 pca = PCA(n_components=0.95) pca.fit(X)print pca....
X_reduced = pca.transform(X) print("Reduced dataset shape:", X_reduced.shape) print(X_reduced.shape) print(X_reduced[0]) import pylab as pl pl.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap='RdYlBu') for component in pca.components_: ...
在上述代码中,我们首先导入了必要的库,然后创建了一个PCA对象,指定了我们希望降维后的维度数量。然后,我们调用fit_transform方法对数据进行PCA降维。降维后的数据保存在X_pca中,它是一个n_samples x n_components的二维数组。 PCA的应用 PCA在许多领域都有广泛的应用,例如图像压缩、噪音过滤、推荐系统等。在机器学习...
但是，我注意到，当我使用fit_transform()函数执行此操作时，结果与将components_属性与输入数据相乘的...
主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量,从而减少数据的维数。 1、数据降维 1.1 为什么要进行数据降维? 为什么要进行数据降维?降维的好处是以略低的精度换取问题的简化。
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...
由于得到协方差矩阵的特征值特征向量有两种方法:特征值分解协方差矩阵、奇异值分解协方差矩阵,所以PCA算法有两种实现方法:基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法、基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法。 三、相关数学知识 方差: 最先提到的一个概念,也是旋转坐标轴的依据。之所以使用方差作为旋转条件是因为:最大方差给出了...