简单易理解的，PCA主成分分析（python实现）

最新推荐文章于 2024-07-01 18:45:17 发布

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#python #机器学习 #算法

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博主分享了高维数据降为低维度数据的方法，主要介绍了PCA主成分分析。包括其基本原理、基于原理的Python实现方法，以及利用Python机器学习库scikit - learn快速调用PCA的方式，还给出了相关知识参考文章链接。

最近学习了，高维数据降为低维度数据的方法，了解了PCA主成分分析的方法。
（1）学习了基本原理

大体原理流程就是：
1.先计算数据集（n*m）的协方差矩阵，
2.再计算协方差矩阵的特征值和特征向量，
3.对特征值从大到小进行排序，选出你需要的前l个特征值，以及对应的特征向量。
4.将挑选的前l个特征向量重新组合成特征矩阵
5.原有数据集（n*m）乘以新的特征矩阵，实现了降维。

（2）基于原理的python的实现方法
（3）利用python机器学习库scikit-learn如何快速调用PCA。

涉及的特征值和特征向量的基本知识见下图。
在这里插入图片描述

这篇文章写的不错，简单易理解。

https://finthon.com/python-pca/

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使用Python实现主成分分析（PCA）

Echo_Wish

04-15

1311

主成分分析算法通过寻找数据中的主成分（即方差最大的方向）来实现降维。它首先计算数据的协方差矩阵，然后通过特征值分解或奇异值分解来找到协方差矩阵的特征向量，这些特征向量构成了新的坐标系。PCA算法会选择最大的k个特征值对应的特征向量，这些特征向量构成了数据的主成分，然后将原始数据投影到这些主成分上，从而实现降维。

python pca主成分分析

qq_40107571的博客

11-22

1992

python pca主成分分析

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主成分分析(PCA)python实现(含数据集)

12-15

主成分分析(PCA)python实现(含数据集)，结构清晰，适合初学者

Python 中的主成分分析 (PCA)

pythonandaiot的博客

01-04

7256

无监督学习什么是主成分分析 当我们执行主成分分析 (PCA) 时，我们希望找到数据集的主成分。令人惊讶不是吗？那么，数据集的主要组成部分是什么，我们为什么要找到它们，它们告诉我们什么？数据集的主成分是数据集中变化最大的“方向”（我假设您对术语方差有基本的了解。如果没有，请在此处查找。简单来说，第一个主成分是数据集是沿数据集变化最大的方向。考虑以下数据集，我在其上绘制了由不同颜色箭头表示的不同“方向”。你怎么看，哪个箭头指向数据集方差最大的方向？好吧，通过肉眼我们看到橙色箭头可能指向方差

[python数据处理系列] 深入理解与实践:用Python进行主成分分析（PCA）

2301_81199775的博客

04-24

6215

本文将详细解析主成分分析（PCA）的步骤、作用和参数，并回答一些常见的问题。我们将通过Python代码实现PCA，包括数据导入、降维、查看方差贡献、方差贡献率和累计方差贡献率的可视化等步骤。最后，我们将选择主成分并进行命名，输出降维后的数据，并对主成分分析结果进行可视化。

PCA主成分分析的Python实现

ff19970721的博客

11-08

1051

过程参考周志华《机器学习》，如下：使用iris数据集，分别手工和调用sklearn库实现，代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 1 20:28:21 2019 @author: HP """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn...

精选资源

PCA主成分分析法_特征提取,pca主成分分析应用,Python

09-10

PCA，python实现，包含手工写的PCA完整实现过程，以及直接从sklearn调用包进行PCA降维，前者可以帮助理解PCA的理论求解过程，后者可以直接替换数据迅速上手，里面还包含一个案例，降维到二维空间以后的散点图。...

PCA主成分分析原理及其python代码复现

qq_52048052的博客

03-18

1579

PCA主成分分析原理及python代码实现，详细步骤

机器学习主成分分析PCA算法的python实现

最新发布

11-20

在Python中，PCA算法的实现可以使用scikit-learn库中的PCA类，该类提供了简单的接口进行主成分分析。scikit-learn库是Python中一个非常流行的机器学习库，它为常用机器学习算法提供统一的接口和实现。通过scikit-...

【机器学习系列】python版PCA（主成分分析）

SNS程飞的专栏

04-03

3894

简介　　在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有

主成分分析（PCA）-Python代码-信息分析与预测

05-23

信息分析与预测的实验，Python写的代码，萌新代码，勿喷，仅仅只是方便没时间写实验的朋友，直接用python打开就能运行

主成分分析（PCA）Python代码.ipynb

03-12

PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。

PCA主成分分析算法实现

06-24

PCA是主成分分析，用于数据降维。

【python数据分析】数据建模之 PCA主成分分析

weixin_40637477的博客

05-06

4276

PCA主成分分析：最广泛无监督算法 + 基础的降维算法。通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，用于提取数据的主要特征分量 → 高维数据的降维 PCA主成分分析：二维数据降维 / 多维数据降维 /主成分筛选二维数据降维 # 加载主成分分析模块PCAfrom sklearn.decomposition import PCA # 数据创建rng = np.random.RandomState(8)data = np.dot(rng.rand(2,2),

主成分分析（PCA）详解与Python实现

weixin_49816293的博客

07-01

785

主成分分析（PCA）是一种统计方法，它通过正交变换将一组可能相关的变量转换成一组线性不相关的变量，这些不相关变量称为主成分。PCA常用于降维、数据压缩和模式识别等领域。PCA的目标是找到数据集中的最大方差方向，并沿着这些方向进行投影，以减少数据的维度，同时保留尽可能多的原始数据集的变异性。PCA是一种强大的降维技术，可以有效地在保留数据集中大部分变异性的同时减少数据的维度。库，我们可以轻松地实现PCA，并利用。库来实现PCA，并可视化结果。喜欢的伙伴们点个关注哦~~我们将使用Python的。

Python PCA主成分分析算法

叶子的博客

11-14

4126

Python主成分分析算法的作用是提取样本的主要特征向量，从而实现数据降维的目的。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Feb 28 10:04:26 2016 PCA source code @author: liudiwei """ import numpy as np import pandas as pd imp

深入学习主成分分析（PCA）算法原理（Python实现）

weixin_30457551的博客

01-10

1502

一：引入问题　　首先看一个表格，下表是某些学生的语文，数学，物理，化学成绩统计：　　首先，假设这些科目成绩不相关，也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系，那么如何判断三个学生的优秀程度呢？首先我们一眼就能看出来，数学，物理，化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分（很显然，数学作为第一主成分，因为数据成绩拉的最开）。　　那么为什么我们能一眼看出来呢？　　当然是我们的坐标轴选...

Python-sklearn之PCA主成分分析

m0_43405302的博客

03-19

7938

文章目录写在前面一、PCA主成分分析1、主成分分析步骤2、主成分分析的主要作二、Python使用PCA主成分分析 写在前面作为大数据开发人员，我们经常会收到一些数据分析工程师给我们的指标，我们基于这些指标进行数据提取。其中数据分析工程师最主要的一个特征提取方式就是PCA主成分分析，下面我将介绍Python的sklearn库中是如何实现PCA算法及其使用。一、PCA主成分分析 什么是PCA主成分分析。百度百科给出如下定义： 1、主成分分析步骤对于一个PCA主成分分析，一般分为以下几个步骤：去除平均

主成分分析 (PCA) 的Python实现

weixin_42565558的博客

03-06

4050

一句话概括主成分分析 主成分分析是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。 主成分分析步骤对原始数据进行标准化处理计算标准化数据协方差矩阵求协方差矩阵的特征值和特征向量将特征值按照从大到小的顺序排序，选择其中...