PCA可视化

最新推荐文章于 2024-06-07 21:38:02 发布
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#可视化 #R

使用 PCA 可视化数据的分类能力
茶桁专栏
07-04 1453
我们先从理论开始。我不会深入讲解太多细节，因为如果你想了解 PCA 的工作原理，有很多很好的资源^2^3。重要的是要知道 PCA 是一种降维算法。这意味着它用于减少用于训练模型的特征数量。它通过从许多特征中构建主成分 (PC) 来实现这一点。PC 的构造方式是，第一个 PC（即 PC1）尽可能解释特征中的大部分变化。然后 PC2 尽可能解释剩余变化中的大部分变化，依此类推。PC1 和 PC2 通常可以解释总特征变化的很大一部分。另一种思考方式是，前两个 PC 可以很好地总结特征。
多元统计方法的可视化：PCA在R语言中的应用
ByteEchoX的博客
08-26 205
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计方法，用于降低数据的维度并揭示数据中的主要模式。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计方法，用于降低数据的维度并揭示数据中的主要模式。通过使用R语言中的factoextra包，我们可以方便地进行PCA分析并进行可视化。这些可视化工具有助于我们理解数据中的模式和关系，并在数据分析中提供多元统计方法的可视化：PCA在R语言中的应用。
PCA降维及降维过程python可视化分析
qq_53383206的博客
01-25 3712
PCA降维numpy实现，python可视化分析PCA降维实质
PCA主成分分析可视化-小白自学笔记
rryy12336的博客
10-19 1159
PCA算法介绍 主成分分析(PCA) 一种无监督的确定性算法，用于特征提取和可视化。 它的主要功能就是：对于多维度的数据而言，它把相关性高的维度，整合到一起，留下不相关的维度数据，尽可能使数据的空间保持原有的状态。目前来讲python的sklearn库中已经集成了PCA算法，只需要调用就可以使用了。具有的算法详情，自己可以看李沐老师写的《动手学机器学习》 数据集 这里用minist手写数据集，文件格式是mnist.npz。minist手写体数据集 0-9的数字灰度图片 训练集样本数60000个 .
PCA实现高维数据可视化
weixin_43038304的博客
04-09 4839
1 简介 PCA（Principal Component Analysis）即主成分分析是最常见的降维方法， 它是一种统计方法。用于高维数据集的探索与可视化，还可用于数据的压缩和预处理。可通过正交变换把具有相关性的高维变量转换为线性无关的低维变量，这组低维变量称为主成分，它能保留原始数据的信息。 2 PCA算法过程 1）输入：样本集D={x1,x2,…,xn};低维空间数d’ 2）过程： ①对所有...
SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA)
吴吃辣
08-12 3703
保留版权所有，转帖注明出处 章节SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 主成分分析(P...
11篇文章详解聚类和PCA可视化
医学和生信笔记的博客
10-19 1627
聚类分析和主成分分析是常见的两种研究方法，可用于发现规律、探索异常观测等，在医学研究和生信数据挖掘中都是必学的方法，主成分分析也是机器学习中常见的降维方法之一。这里总结了R语言中常见的聚类分析和主成分分析可视化的方法。
使用PCA可视化数据
TensorFlowNews
09-17 962
作者|Conor O'Sullivan 编译|VK 来源|Towards Data Science 主成分分析（PCA）是一个很好的工具，可以用来降低特征空间的维数。PCA的显著优点是它能产生不相关的特征，并能提高模型的性能。 它可以帮助你深入了解数据的分类能力。在本文中，我将带你了解如何使用PCA。将提供Python代码，完整的项目可以在GitHub链接：https://github.com/conorosully/medium-articles。 什么是PCA 我们先复习一下这个理论。如果你想
网络特征之PCA可视化-Python实现
renwu
04-06 1665
PCA也是对网络特征可视化的一种方法，目的是对特征进行降维，然后通过图片的形式来对网络的特征提供一种解释。所以，本博客提供一个将网络特征进行PCA的可视化的代码，其原理为将C通道的特征降维到3通道，即图片的RGB通道，然后直接进行可视化。
matlab pca可视化,[转]PCA的介绍，实例及绘图
weixin_28799111的博客
03-19 1170
PCA的介绍多元统计分析中普遍存在的困难中，有一个困难是多元数据的可视化。matlab的plot可以显示两个变量之间的关系，plot3和surf可以显示三维的不同。但是当有多于3个变量时，要可视化变量之间的关系就很困难了。幸运的是，在一组多变量的数据中，很多变量常常是一起变动的。一个原因是很多变量是同一个驱动影响的的结果。在很多系统中，只有少数几个这样的驱动，但是多余的仪器使我们测量了很多的系统变...
pca-vis:主成分分析可视化 Demo
05-31
pca-vis 主成分分析可视化 Demo
主成分分析（PCA）：通过图像可视化深入理解
小白学视觉
01-04 1万+
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达主成分分析简介主成分分析（PCA）是一种广泛应用于机器学习的降维技术。PCA 通过对大量变量进行某种变换，将这些变量中...
【Python机器学习】将PCA用于cancer数据集并可视化
weixin_39407597的博客
06-07 534
这意味着在所有特征之间存在普遍的相关性，如果一个测量值很大的话，其他的测量值可能也较大。对于这里的散点图，我们绘制了第一主成分和第二主成分的关系，然后利用类别信息对数据点进行着色。在这个二维空间中的两个类别被很好的分离。对于Iris（鸢尾花）数据集，我们可以创建散点矩阵图，通过展示特征所有可能的两两组合来展示数据的局部图像。每张图都包含两个直方图，一个是良性类别的所有点（蓝色），一个是恶性类别的所有点（红色）。这样可以了解每个特征在两个类别中的分布情况，也可以猜测哪个特征能够很好的区分良性样本和恶性样本。
主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实现
MATLAB神经网络
06-08 3504
主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实现
主成分分析（PCA）及其可视化——matlab
热门推荐
PY洋洋
11-15 3万+
X= csvread('文件路径',1,0); %读取数据文件，第一行不读取 T = readtable('文件路径')；%读取文件中的所有数据 举例： data = [1,-0.2,0.3,0.8,-0.5 -0.2,1,0.6,-0.7,0.2 0.3,0.6,1,0.5,-0.3 0.8,-0.7,0.5,1,0.7 -0.5,0.2,-0.3,0.7,1] 运行结果： mapping.mean = mean(data, 1) %..
matlab二维PCA主成分分解和可视化
weixin_47685129的博客
04-23 850
PCA主成分分解和可视化
PCA主成分分析实例及3D可视化（鸢尾花数据集）
WHYbeHERE的博客
07-20 1万+
PCA原理解释： PCA降维，即将高维数据降到低维。比如原本特征值有4个，经过PCA方法后，选取前两个最重要的特征，将特征值降到2个。 项目解释：在鸢尾花数据集的基础上，使用numpy,pandas简单复盘了PCA降维的过程。 PCA详细流程 #工具包 import numpy as np import pandas as pd #导入数据 df = pd.read_csv('iris.data') df.columns=['sepal_len', 'sepal_wid', 'petal_len', 'p
主成分分析(PCA)及其可视化的基础指南
weixin_45822007的博客
05-07 7756
主成分分析(PCA)及其可视化的基础指南后台很多同学私信想学习一下主成分分析(PCA),今天就简单写一下。之后有看到文章再实战复现。主成分分析（PCA）是一种将数据降维技巧，它将大量相关变...
pca可视化
最新发布
04-26
### PCA降维结果可视化实现方法与示例 #### 使用PCA进行降维并可视化的理论基础 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的线性降维技术，用于减少数据集的维度同时保持尽可能多的信息。它通过找到数据中方差最大的方向来进行投影，从而降低维度[^1]。 以下是基于Python的PCA降维及可视化的具体实现代码： --- #### 示例代码：二维可视化 ```python import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # 假设 X 是 n * 256 维度的数据矩阵 (n 表示样本数量) X = np.random.randn(100, 256) # 初始化PCA模型，指定降到2维 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # 对数据进行降维处理 # 输出解释方差比例 print(f"各主成分解释的方差比例: {pca.explained_variance_ratio_}") # 可视化降维后的数据 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c='blue', alpha=0.5) plt.title('PCA Visualization in 2D') plt.xlabel('First Principal Component') plt.ylabel('Second Principal Component') plt.grid(True) plt.show() ``` 此代码片段展示了如何将高维数据降至两维，并利用`matplotlib`库绘制散点图来展示降维后的分布情况[^4]。 --- #### 示例代码：三维可视化 如果希望进一步观察数据在三维空间中的分布，则可以通过如下方式扩展至三維視覺化： ```python from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 将数据降至3维 pca_3d = PCA(n_components=3) X_pca_3d = pca_3d.fit_transform(X) # 创建三维图形对象 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维散点图 ax.scatter(X_pca_3d[:, 0], X_pca_3d[:, 1], X_pca_3d[:, 2], c='green', alpha=0.5) ax.set_title('PCA Visualization in 3D') ax.set_xlabel('First Principal Component') ax.set_ylabel('Second Principal Component') ax.set_zlabel('Third Principal Component') plt.show() ``` 这段代码实现了从高维到三维的空间映射，并借助`mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D`模块完成绘图操作[^4]。 --- #### 注意事项 尽管PCA能有效简化复杂数据结构以便于理解，但它也存在一些局限性。例如，在某些情况下，仅靠前几个主成分可能无法充分捕捉原数据的主要变化趋势[^3]。因此，在实际应用过程中需谨慎评估所选主成分数目及其对应的累计贡献率。 ---
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