python主成分分析PCA

最新推荐文章于 2024-12-19 16:46:01 发布
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本文介绍了使用Python进行主成分分析PCA的步骤，包括数据归一化、计算协方差矩阵、选择特征值和特征向量，以及进行降维操作。通过PCA可以将高维数据转换为低维表示，降低数据复杂性。

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主成分PCA分析的基本步骤：

· 对数据进行归一化处理（代码中并非这么做的，而是直接减去均值）
· 计算归一化后的数据集的协方差矩阵
· 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
· 保留最重要的k个特征（通常k要小于n），也可以自己制定，也可以选择一个阈值，然后通过前k个特征值之 和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值，则选择这个k
· 找出k个特征值对应的特征向量
· 将m * n的数据集乘以k个n维的特征向量的特征向量（n * k）,得到最后降维的数据。

关于主成分分析的详细讲解可以参考这里
测试数据

import pandas as pd
inputfile = 'B:\pycharm\DataMining\data\principal_component.xls'
outputfile = 'B:\pycharm\Data
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