sklearn PCA

最新推荐文章于 2024-07-17 09:46:30 发布
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分类专栏： machine learning 文章标签： components processing 数据
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本文探讨了PCA（主成分分析）的基本原理，包括如何从n维数据中找到最佳的p（p小于等于n）个主成分来生成变换数据。在数据处理阶段，通过公式Snew = Sorg * P.transpose() * P + u来还原数据，其中Sorg是原始数据，u是原始数据的均值。通常，还会对Snew进行白化变换以减少特征间的关联性，实现方差归一化。接着，文章介绍了如何在sklearn库中应用PCA。

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一、基本原理
Given m data points in n-dimensions, find p <= n
principal components that can be best used to generate the
transformed data
Data processing:
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述

还原数据：
Snew=Sorg * P.transpose() * P +u

此处，Sorg为原始数据，u为原始数据均值。

一般对Snew还可以进行白化变换，降低不同特征之间的关联性，白化变换就是对每个特征进行方差归一化。

二、sklearn 中使用pca

pca=PCA(n_components=6)
newData=pca.fit_transform(train_faces)
print newData.
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