from sklearn.decompositionimportPCAX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])pca=PCA(n_components=2)newX=pca.fit_transform(X)#等价于pca.fit(X)pca.transform(X)invX=pca.inverse_transform(newX)#将降维后的数据转换成原始数据print(X)[[-1-1][-2-1][-3-2...
模型训练,PCA是无监督学习,没有标签,所以Y是None fit_transform(self,X,Y=None) 将模型和X进行训练,并对X进行降维处理,返回的是降维后的数据 get_covariance(self) 获得协方差数据 get_params(self,deep=True) 返回的是模型的参数 inverse_transform(self,X) 将降维后的数据转成原始数据,不一定完全相同 transf...
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...
from sklearn.decomposition import PCA # 提取数据集 iris = load_iris() x = pd.DataFrame(iris.data) # 二维数组 --- 四维特征矩阵 y = iris.target # 训练模型获取降维结果 result = PCA(n_components=2).fit_transform(x) # 可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) ...
代码4-7 计算成分结果pca=PCA(3)# 指定每一行的数据都降维到3个pca.fit(data)low_d= pca.transform(data) # 用它来降低维度print(pd.DataFrame(low_d))pd.DataFrame(low_d).to_excel(outputfile,engine='openpyxl') # 保存结果pca.inverse_transform(low_d) # 必要时可以用inverse_transform()函数来...
首先我们看看使用PCA降维到二维的情况,注意PCA无法使用类别信息来降维,代码如下: AI检测代码解析 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) pca.fit(X) print pca.explained_variance_ratio_ print pca.explained_variance_ X_new = pca.transform(X) ...
6-8 使用stdScale.transform进行数据预处理 6-9 使用pcatransform 进行PCA降维 使用pandas进行数据预处理 任务6.1 使用sklearn 转换器处理数据 6.1.1 加载datasets模块中的数据集 sklearn库的datasets模块集成了部分数据分析的经典数据集,可以使用这些数据集进行数据预处理,建模等操作,熟...
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(...
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...
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...