Python 实现 PCA

最新推荐文章于 2024-11-17 22:21:25 发布
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本文详细介绍了PCA（主成分分析）的原理，并通过Python调用sklearn库展示了PCA的实现过程。讲解了如何计算协方差矩阵的特征值和特征向量，以及如何利用这些值进行降维。文中还提供了PCA在sklearn中的使用示例，包括计算解释方差比，帮助理解PCA如何选择主要成分。

Python 实现 PCA （调用sklearn 和自己写

https://blog.youkuaiyun.com/u011473714/article/details/79745532

sklearn主页

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html#sklearn.decomposition.PCA

对 covariance matrix进行特征值分解

https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#principal-component-analysis-pca

各种PCA详解

scikit-learn PCA介绍

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6243025.html

explained_variance_:  eigenvalues of the covariance matrix of X

3.78483785/(3.78483785+  0.03272285+0.03201892)=0.9831821195063372

【python】sklearn中PCA的使用方法

https://blog.youkuaiyun.com/qq_20135597/article/details/95247381

特征向量，特征值

https://www.cnpython.com/qa/37260

 

jack__captain
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