使用Python实现PCA降维

最新推荐文章于 2024-07-18 17:29:55 发布

EbCoder

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本文介绍了如何使用Python进行PCA降维，通过引入NumPy和matplotlib库，实现数据的降维处理。PCA是一种有效的降维技术，可以将高维数据转化为低维表示，同时保持主要信息。文章提供了具体的PCA降维函数实现，并通过示例数据展示了降维效果，强调了PCA在数据预处理和特征提取中的应用价值。

主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换为低维表示，同时保留原始数据的主要信息。在本文中，我们将使用Python实现PCA降维，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库。我们将使用NumPy进行数值计算，以及matplotlib用于可视化结果。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们定义一个函数来实现PCA降维。

def pca(X, n_components):

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Python实现主成分分析（PCA）进行降维

code_program481的博客

09-24

827

通过PCA，我们可以从原始高维数据中提取出最具有代表性的特征，以低维度的方式呈现数据。在应用PCA之前，我们通常需要对数据进行标准化，以消除不同特征的量纲差异。通过PCA，我们可以从高维数据中提取最具代表性的特征，并将数据降低到较低的维度。PCA的核心思想是将原始数据投影到一个新的坐标系中，使得投影后的数据具有最大的方差。通过保留最重要的主成分，我们可以实现数据的降维。最后，我们可以查看降维后的数据结果。可以打印X_pca矩阵的前几行来观察降维后的数据。通过运行以上代码，我们可以得到降维后的数据结果。

Python实现PCA降维(Principal Component Analysis)

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04-18

1426

PCA（Principal Component Analysis）是一种经典的降维方法，它可以将高维数据转换为低维数据，而不会损失太多的信息。PCA通过对数据进行线性变换，将原始数据从高维空间投影到低维空间，使得新的特征向量能够较好地表示原始数据的主要特征。因此，`PCA` 常用于数据的可视化、降噪、压缩和特征提取等方面。

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PCA降维，python代码

01-27

pca降维

python实现PCA降维及可视化

数据杂坛

05-24

6769

python对数据清洗以及数据编码（具体实现方式可查看前两篇文章）后的变量进行PCA降维，并进行可视化展示。

【机器学习算法-python实现】PCA 主成分分析、降维

最新发布

11-17

这个文件包含了一列或多列的数据，用于执行PCA降维。代码的核心部分是创建PCA对象，并设置降维的维度为2（`n_components=2`）。这表示我们将数据从原始的高维空间降维到二维空间。 `fit_transform`方法用于计算...

python实现PCA降维的示例详解

09-17

PCA（主成分分析）是一种广泛应用于数据分析和机器学习领域的降维技术。它的主要目标是将高维数据转换为一组线性...在Python中，借助scikit-learn库，我们可以方便地实现PCA降维，这对于数据预处理和特征工程至关重要。

Python：PCA降维与还原详解

日常学习与专研的记录

07-18

2278

本文介绍python的pca降维与还原。

用python实现PCA降维

qq_46272627的博客

12-08

9997

学习笔记

Python实现PCA降维

斯人若彩虹，遇上方知有！

06-26

1555

1、PCA的主要作用：（主成分分析）（1）一个非常有效的数据降维方法，可以在尽可能少维数的前提下，尽量多地保持训练数据的信息。PCA产生的投影矩阵可以将原始坐标变换到现有的坐标系，坐标系中的各个坐标按照重要性递减排列。为了对图像数据进行PCA变换，首先需要将图像转换成一维向量表示。python中可以使用NumPy类库中的flatten()方法进行变换；（2）PCA特征降维方法可以减少特征数，减少噪声和冗余，减少过度拟合的可能性；（3）PCA的主要思想就是将 N 维特征映射到 K 维上( K &l

PCA降维python实现

NOKIAO的博客

09-10

1585

#coding=utf-8 from numpy import * '''通过方差的百分比来计算将数据降到多少维是比较合适的，函数传入的参数是特征值和百分比percentage，返回需要降到的维度数num''' def eigValPct(eigVals,percentage): sortArray=sort(eigVals) #使用numpy中的sort()对特征值按照从小到大排序 ...

基于PCA主成分分析应用于数据的降维处理及python代码实现

weixin_71894495的博客

07-28

1348

通过PCA对数据进行预处理，不仅能有效见少数据集特征维度从而提高模型训练和运行效率，而且还能通过去除一部分噪声提高模型精度。

pca降维python实例_Python实现PCA降维

weixin_39636102的博客

12-03

1089

特征降维之PCA特征降维是无监督学习的另一个应用，在图像识别方面，经常会遇到特征维度非常高的训练样本(像素矩阵)时，很难提供数据展现，训练学习模型也很耗时耗力，特征降维不仅重构了有效的低维度特征向量，也为数据展现提供了可能，其中主成分分析(Principal Component Analysis)是应用最广泛的特征降维技术。PCA简单来说，是一种特征选择(重构)手段，将原来的特征空间做了映射，使得...

【基于python实现pca降维算法】

qq_32109935的博客

08-24

1315

说明：本文仅仅用代码实现自己对pca降维算法理解。不涉及该算法的原理及优化方法，然后利用生成的测试数据对聚类算法进行验证。

机器学习实战：Python基于PCA主成分分析进行降维分类（七）

Senoh的博客

04-23

2431

主成分分析（）是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。其原理是寻找最能代表原始数据的几个主成分，并保留大部分的数据方差。PCA的目的是通过线性变换将原始数据转化为一组新的变量，这些新变量是原始变量的线性组合，且互相独立。这些新变量称为主成分，第一个主成分方差最大，第二个主成分方差次大，以此类推。通过PCA，我们可以将高维数据转化为低维数据，从而实现数据的降维处理。数据降维：PCA可以将高维数据转化为低维数据，从而减少了数据的维度，使得数据更容易分析和处理。

Python机器学习笔记使用scikit-learn工具进行PCA降维

weixin_30347335的博客

04-04

5226

　　之前总结过关于PCA的知识：深入学习主成分分析（PCA）算法原理。这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。　　在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算的结果；二是因为无关的特征会加大计算量，耗费时间和资源。所以我们通常会对数据重新变换一下，再跑模型。数...

PCA降维_鸢尾花案例python代码实现

ThePaK的博客

08-03

955

【代码】PCA降维_鸢尾花案例python代码实现。

使用python实现PCA降维

晓林爱学习的博客

07-01

2553

数组作为示例数据，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。这表示每个样本被降维为一个2维的向量。库来实现PCA降维。以下是一个示例代码，演示了如何使用。参数设置希望降维到的维度。在这里，我们将降维到2维。进行降维转换，得到降维后的结果。在Python中，你可以使用。参数，以达到所需的降维维度。在这个示例中，我们首先导入。接下来，我们定义了一个。最后，我们通过打印输出。然后，我们创建了一个。来查看降维后的结果。