在(机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解)中,对主成分分析的原理做了总结,本章总结如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 sklearn中PCA介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA。 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,...
第3关: sklearn中的PCA 1. PCA(主成分分析)是什么? PCA(主成分分析)是一种常用的数据降维技术,它通过正交变换将可能相关的变量转换成一组数值上不相关的变量,称为主成分。这些主成分按照方差的大小排序,最重要的主成分捕捉数据中最大的方差,即第一个主成分具有最大的方差,第二个主成分具有第二大的方差,以此...
在机器学习中,PCA常常用于数据预处理阶段,以降低数据的维度,提高模型的训练速度和性能。 然而,需要注意的是,PCA也有一些限制和注意事项。例如,PCA是一种无监督学习方法,它只能找到数据中的主要变化方向,而不能根据标签信息进行特征选择。此外,PCA对数据的尺度很敏感,因此在应用PCA之前,通常需要对数据进行标准化处理。
在Python的sklearn库中,sklearn.decomposition.PCA类为我们提供了实现PCA的便捷方式。下面,我们将详细介绍PCA类的各个参数。 n_components:这是PCA算法中最重要的参数之一,表示要保留的主成分个数,也就是降维后的特征个数。如果设置为None,则保留所有成分。如果设置为整数,如1,则将原始数据降到一个维度。此外,还可...
sklearn中的降维算法如下:(用的时候直接调用即可) 其中,主成分分析(PCA)、高级矩阵分解(LDA、NMF)最重要。 五、PCA如何构建主成分? 1、第一个主成分以占数据集中最大可能方差的方式构造,从数学的角度讲,它是最大化方差的线。 2、第二个主成分以相同的方式计算,条件是它与第一个主成分不相关(即垂直),并且...
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析法是机器学习中非常重要的方法,主要作用有降维和可视化。PCA的过程除了背后深刻的数学意义外,也有深刻的思路和方法。 1. 准备数据集 本文利用sklearn中的datasets的Iris数据做示范,说明sklearn中的PCA方法。导入数据并对数据做一个概览: ...
PCA的一般步骤是:先对原始数据零均值化,然后求协方差矩阵,接着对协方差矩阵求特征向量和特征值,这些特征向量组成了新的特征空间。 sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 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 ...
sklearn中pca降维 # coding: utf-8# @Author : lishipu# @File : 06_principal_component_analyze.py# -*- coding: utf-8 -*-# 代码4-6 主成分分析降维importpandasaspdimportxlwt# 参数初始化inputfile= '../data/principal_component.xls'outputfile= '../tmp/dimention_reducted.xls' # 降维后的...
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...
PCA的一般步骤是:先对原始数据零均值化,然后求协方差矩阵,接着对协方差矩阵求特征向量和特征值,这些特征向量组成了新的特征空间。 sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 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 ...