PCA原理及sklearn实现

最新推荐文章于 2025-04-13 14:19:23 发布
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分类专栏： 算法基础 文章标签： 算法 python
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PCA降维原理及sklearn代码实现
Y_hero的博客
03-08 5797
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA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，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。本文从实际问题代入探索PCA,尽量避免纯数学的推导，更简单明了地讲解PCA原理。 1.数据的向量表示及降维问题的产生 一般情况下，在数据挖掘和机器学习中，数据被表示为向量来进行处理，就拿我近期做的...
无监督学习 | PCA 主成分分析原理及Sklearn实现
侠的博客
10-14 1251
文章目录1. 降维2. PCA2.1 最大化方差和最小化损失2.2 坐标轴旋转3. PCA 推导3.1 PCA 算法推导3.2 维数选择4. Sklearn 实现4.1 主成分可视化参考文献 相关文章： 机器学习 | 目录 1. 降维 假设你在使用一组数据来预测房价，你的数据包含以下特征： 房子面积 房间数量 附近学校排名 社区安全 但是可以看出，1、2 在于描述房子的大小，而...
Python sklearn库实现PCA教程(以鸢尾花分类为例)
09-17
今天小编就为大家分享一篇Python sklearn库实现PCA教程(以鸢尾花分类为例)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
最强组合！！！逻辑回归＋PCA
最新发布
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
04-13 1502
本文聚焦逻辑回归与 PCA 的组合应用。在高维数据处理中，PCA 可降维去噪、去除共线性，加快模型训练并提升泛化性能。逻辑回归则用于二分类，通过逻辑函数输出类别概率。两者结合时，先对数据预处理与中心化，再用 PCA 降维，最后在降维数据上训练逻辑回归模型。案例显示，该组合在降维后保留数据主要信息，逻辑回归能有效分类。此外，还可通过 ROC 曲线、精确率 - 召回率曲线评估模型性能。该组合优势互补，适用于多分类、回归等场景，其调参思路对其他算法也有借鉴意义。
使用sklearn实现PCA
weixin_44414593的博客
08-16 616
from sklearn.decomposition import PCA 官方文档 参数 n_components降维后的特征数量。可以输入的参数有： None：min(n_features,n_samples)-1 int:人工指定特征数量 float:取值范围（0,1），同时svd_solver 必选 ‘full’，表示可以解释的方差数量必须大于n_components * n_features ‘mle’，模型会自动选择特征数量，同时svd_solver 必选 ‘full’（此时选择默认值也会被修
sklearn中的pca
qq_22667507的博客
05-09 197
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ### scikit-learn中的PCA from sklearn.decomposition import PCA x = np.empty((100,2)) x[:,0] = np.random.uniform(0.,100,size = 100) x[:,1] = 0.75 * x[:,0] + 3. + np.random.normal(0,10,size = 100) pca = PC
sklearn -- PCA
qq_40337206的博客
05-13 536
PCA PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上...
sklearn实现PCA降维
weixin_43698739的博客
08-22 1982
PCA数据分析 pca听起来是不是很不怎么样，但是但凡你是大数据方向的，那么你可就要警惕一下了，没了它你可能会无从下手对于上千，万维度的数据特征处理起来，下来我就先简单解释一下PCA是何方神圣 PCA概要 PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主成分，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。假如不好理解，就是简单...
主成分分析（PCA）原理详解
热门推荐
Microstrong
06-09 66万+
“微信公众号”本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Xt1vLQfB20rTmtLjiLsmww本文同步更新在我的知乎专栏里面：主成分分析（PCA）原理详解 - Microstrong的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/377770741.相关背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观...
基于Python的PCA人脸识别算法的原理及实现代码+文档详解.zip
04-24
本项目通过Python实现PCA算法，旨在帮助计算机科学专业的学生和自学者理解PCA的基本原理，并提供实际操作的代码示例。 PCA的核心思想是将高维数据转换为一组线性无关的低维表示，同时尽可能保留原始数据中的方差...
用sklearn进行PCA（主成分分析）
今天你学习了吗？
05-24 1万+
PCA主要是用来数据降维，将高纬度的特征映射到低维度的特征，加快机器学习的速度。 原理： 在这个图片中，我们用两个特征来描述样本，分别是attack，defense。但如右图所示，作两条线，可以看出在右边这条线上有较大的方差，而左边这条线的方差比较小。方差越大，所包含的信息就越多。那么如何把这两个特征进行降维呢，降维要尽可能保持原始数据的信息，故要取使方差最大的一个维度（本例中从二维降到一维）。假设右边这条线的方差最大，我们就可以把这条线所在的直线当作降维后的一个维度。也就是二维降到一维后，这.
基于sklearn的主成分分析(PCA)代码实现
陆海潘江的博客
08-12 6169
基于sklearn的主成分分析代码实现，使用PCA类进行无监督数据降维，仍然以葡萄酒数据集为案例，本文将运用sklearn封装的PCA类来实现，提高编码效率。
sklearn实现pca
qq_48566899的博客
06-16 1562
导入 from sklearn.decomposition import PCA n_components希望保留的主成分数量，如果为none，则所有主成分均被保留，为mle时自动选择组价数量 whiten白化，即对数据进行归一化，让期望为0，方差为1。whiten=false即 标准化改转变会损失部分方差信息，但有时候会是的后续的建模效果有所改进 白化就是对降维后的数据的每个特征进行归一化 from sklearn.datasets import load_wine wine=load_wine() x
sklearn中调用PCA算法
weixin_30646315的博客
08-09 370
sklearn中调用PCA算法 PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示： #sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算（自定义数据）import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.em...
【机器学习sklearn】主成分分析PCA(Principal Component Analysis)
Aoyama的博客
12-28 4909
主成分分析方法PCA前言一、PCA是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 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。 降维的方法有很多，包括：奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、独立成分分析(ICA)等等。 读书是爱读，会读，想方设法去读。 一、PCA是什.
sklearn——降维-PCA(菜菜)
kingsure001的博客
08-03 5285
降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量。 降维的目的是 1 为了让算法运算更快，效果更好， 2 还有另一种需求：数据可视化。（三维及以下的特征矩阵，是可以被可视化的，这可以帮助我们很快地理解数据的分布，而三维以上特征矩阵的则不能被可视化，数据的性质也就比较难理解） PCA与SVD 在高维数据中，必然有一些特征是不带有有效的信息的（比如噪音），或者有一些特征带有的信息和其他一些特征是重复的（比如一些特征可能会线性相关）。 我们希望能够找出一种办法来帮助我们衡量特征上所带的信息量，让我们在降维的过
【机器学习】sklearn降维算法PCA
高朗的博客
10-15 2191
PCA降维算法
sklearn基础篇（九）-- 主成分分析（PCA）
CarpeDiem
12-15 3566
PCA（Principal Component Analysis） 是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量。PCA 的数学推导可以从最大可分型和最近重构性两方面进行，前者的优化条件为划分后方差最大，后者的优化条件为点到划分平面距离最小，这里我原理出发，介绍算法流程和sklearn实现。
【机器学习实战】使用sklearn中的PCA对鸢尾花数据集进行特征降维
在热爱技术的路上一直前行。
05-30 1183
1.鸢尾花数据集 特征 目标值 2. PCA降维实现 将4维特征降维到2维，并对三类目标值对应的x1、x2进行可视化。 # 获取数据集 iris = load_iris() x = iris.data y = iris.target # 进行PCA降维,建模 pca = PCA(n_components=2) # 实例化 pca.fit(x) # 拟合模型 x_dr = pca.transform(x) # 将三种鸢尾花的数据分布显示在二维平面坐标系中，对应的两个坐标（两个特征向量）应该是
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