【机器学习】pca和sklearn运用实战

最新推荐文章于 2024-03-27 11:22:03 发布
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本文介绍了PCA（主成分分析）在数据降维和特征选择中的作用，详细阐述了PCA的求解方法，包括对称矩阵的特征值分解和非对称矩阵的SVD分解。通过sklearn库在iris数据集上的实例展示了PCA的使用，并讨论了PCA的参数设置。

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pca

pca可用于数据降维，也可以用于特征选择。pca通过将数据集映射到方差最大的方向上，保留影响分类最大的因素，减少数据维数。

pca求解方法

pca如何将数据集映射到方差最大的方向上呢？

对于方阵而言

通过特征值 λ \lambda λ和特征向量 x x x，即 A x = λ x Ax=\lambda x Ax=λx，将特征值从大到小排序，选择特征值较大的特征向量就是方差较大的方向。

对于不是方阵的矩阵

通过SVD来求解，将矩阵分解成 A = U ∑ V A=U\sum V A=U∑V，其中 U U U

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