python 进行主成分分析

最新推荐文章于 2024-05-21 23:25:45 发布
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分类专栏： python3 降维 文章标签： python3 降维 主成分分析
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本文介绍了如何使用Python进行主成分分析（PCA），通过PCA进行数据降维，并探讨了确定主成分数量的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

from sklearn import preprocessing
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn import decomposition
import os
import cv2
import numpy as np
for root,dir,files in os.walk('my_images'):
    for file in files:
        my_path=os.path.join(root,
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主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。 算法的具体步骤如下： 1）对向量X进行去中心化。 2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或者1。 3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量。 4）选取最大的k个特征值及其特征向量。 5）用X与特征向量相乘。
对excel数据主成分分析的python实现
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 27 18:01:54 2020 #主成分分析 降维 @author: hean """ import pandas as pd import numpy as np inputfile = 'C:/Users/Admin/Desktop/课程资料/金融机构风险管理/期末论文/2019.xlsx'#原始数据 outputfile = 'C:/Users/Admin/Desktop/课程资料/金融机构风险管理/期
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09-28
在Python中，我们通常使用`sklearn.decomposition`模块中的`PCA`类来执行主成分分析。这个类提供了完整的PCA流程，包括数据预处理、主成分计算和降维。下面是一段基本的PCA使用示例： ```python from sklearn....
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