sklearn PCA

最新推荐文章于 2024-07-17 09:46:30 发布
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分类专栏： scipy and seaborn 文章标签： sklearn 机器学习 python
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sklearn.decomposition.PCA

class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, *, copy=True, whiten=False, svd_solver='auto', tol=0.0, iterated_power='auto', random_state=None)

官方：link

PCA是特征降维中一种 线性降维 的方法。
与特征选择不同（直接筛选出特征），PCA是通过线性变换，将数据投影到低维线性空间来实现降维的目的。
PCA的核心思想是：将数据投影到低维线性空间时，要保证投影后的样本方差最大化。根据这个原则，就可以建立优化目标，求出投影矩阵。事实上，最后求解出来，投影矩阵的列向量（也就是低维线性空间的基）就是原样本 协方差矩阵 的 最大的几个特征值 对应的 特征向量。

来自周志华机器学习

sklearn库中PCA返回矩阵与其它PCA自编程序返回矩阵不一样
weixin_56203951的博客
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ML(8)-PCA,LDA基础+sklearn 简单实践
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PCA,LDA基础+sklearn 简单实践1.PCA+sklearn.decomposition.PCA1.PCA理论基础2.sklearn.decomposition.PCA简单实践2.LDA+sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis2.1 LDA理论基础2.2 sklearn LDA简单实践 1.PCA+sklearn.decomposition.PCA 1.PCA理论基础 PCA:（principal component an
主成分分析PCA
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主成分分析PCA（principal component analysis）是一种降维方法将原来的数据乘以一个变换矩阵，得到降维后的矩阵。Y=WTXY=W^TXPCA是把高维数据投影到低维空间，使得数据的方差最大化，也就是投影之后数据尽可能地分散如图所示，PCA会把数据投影到椭圆的长轴方向，使得数据尽可能地分散开PCA的步骤 求原数据的协方差矩阵 求协方差矩阵的特征值和特征向量 把特征向量依次排列起
python sklearn pca,python – sklearn上的PCA – 如何解释pca.components_
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首先,PCA的结果通常用组件得分来讨论,有时称为因子得分(对应于特定数据点的转换变量值)和加载(每个标准化原始变量应该乘以的权重)得到组件得分).在您的情况下,功能E的值-0.56是PC1上此功能的分数.该值告诉我们该功能对PC有多大影响(在我们的例子中是PC1).因此,绝对值越高,对主成分的影响越大.在执行PCA分析之后,人们通常绘制已知的“双标图”以查看N维(在我们的例子中为2)和原始变量(特...
sklearn pca降维
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PCA主成分分析是将原始数据以线性形式映射到维度互不相关的子空间。主要就是寻找方差最大的不相关维度。数据的最大方差给出了数据的最重要信息。参考:1.CRC.Machine.Learning.An.Algorithmic.Perspective.2nd.Edition.优：将高维数据映射到低维，降低数据的复杂性，识别最重要的多个特征。5.将数据转换到k个特征向量构建的新空间中，Y=P^tX。4.从大到小排序特征值，取得最前的k个特征向量P。3.求出协方差矩阵的特征值和对应的特征向量。四.python代码。
具体介绍sklearn库中：主成分分析（PCA）的参数、属性、方法
12-22
在Python的机器学习库sklearn中，PCA类提供了实现PCA所需的各种功能。 PCA类的参数主要有以下几个： 1. `n_components`: 它指定了要保留的主成分数量。可以是整数，表示保留前n个主成分；也可以是0到1之间的浮点数...
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sklearn中的PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种降维方法，可以将高维数据降到低维，同时尽量保留原始数据的信息。 使用sklearn进行PCA的步骤如下： 1. 导入PCA模块：`from sklearn....
【Python学习系列二十三】Scikit_Learn库降维方法(矩阵分解)-PCA&FA
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1主成分分析PCA 1.1 精确PCA和似然估计 PCA基于最大方差的正交变量分解多维数据集。在scikit-learn库中，PCA的实现是先通过fit方法计算n维的特征值和特征向量，然后通过transformer对象做数据转换，转换后的新数据可以在n维上得到映射。 可选参数whiten =True使得可以将数据投射到奇异矩阵上，同时将每个属性缩放到单位方差。这对下步要学习的模型来说是非常有
PCA
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投影误差和最小：投影误差即每一个样本点到投影向量或者投影平面的距离。而投影误差和即为所有样本点到投影向量或投影平面的距离的和。 方差最大与投影误差最小这两个优化目标其实本质上是一样的 PCA算法思路： 数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方差最大的方向作为坐标轴方向，因为数据的最大方差给出了数据的最重要的信息。第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差次大...
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首先解释下什么是降维： PCA旨在找到数据中的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。举一个简单的例子，在三维空间中有一系列数据点，这些点分布在一个过原点的平面上。如果我们用自然坐标系x，y，z三个轴来表示数据，就需要使用三个维度。而实际上，这些点只出现在一个二维平面上，如果我们通过坐标系旋转变换使得数据所在平面与x，y平面重合，那么我们就可以通过x’，y’两个维度表达原始数据，...
学习笔记（十）：PCA投影
a_beatiful_knife的博客
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机器学习----PCA
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PCA是Principal Component Analysis（主成分分析）的缩写。它是一种常用的数据降维技术，可以将高维数据降维到低维空间中，同时保留尽可能多的原始数据的信息。PCA的基本思想是：通过线性变换，将原始数据从高维空间投影到低维空间中，并使投影后的数据方差最大。这样可以把数据中的冗余信息去除，得到更紧凑、更容易处理的表示形式。在具体应用中，PCA常常用于数据压缩、特征提取和可视化等领域。PCA还可以用于去噪、异常检测和聚类等任务。
sklearn学习06——PCA
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sklearn学习06——PCA前言一、PCA的核心思想1.1、PCA的原理1.2、PCA的大致流程1.3、样本信息量的衡量二、sklearn实现PCA过程2.1、引入相关库2.2、利用PCA降维2.3、不同主成分个数对应的可解释方差分析(Explained Variance)总结 前言 主成分分析（principal component analysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。本篇简单介绍PCA的思想，然后继续使用skle
sklearn中PCA使用方法
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sklearn中PCA使用方法 1.函数原型 sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 返回一个PCA对象，以下是三个参数的填写说明： 参数 说明 n_components ①int：PCA算法中所要保留主成分的个数；②float：重构阈值；③none：特征个数不变（但是数据本身会变） copy True或False，是否复制原始数据 whiten True或False，是否白化，使得
PCA为什么要用协方差矩阵？
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PCA方法是数据降维的重要手段之一，方法比较简单，就是将样本数据求一个维度的协方差矩阵，然后求解这个协方差矩阵的特征值和对应的特征向量，将这些特征向量按照对应的特征值从大到小排列，组成新的矩阵，被称为特征向量矩阵，也可以称为投影矩阵，然后将        每个样本数据有r维（组成一个r维向量），共有n个样本。组成r*n矩阵A，矩阵每一列是一个样本，行是各个不同的特征维度。求解协方差矩阵S=AAT
ML - sklearn实现 PCA主成分分析
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原文：principal component analysis with scikit-learn by Niraj Verma. 我将用Scikit-learn通过最大离散度找出所有的成分，并分离出主成分。首先对原始数据标准化，
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### 使用sklearn实现PCA主成分分析 #### 导入必要的库 为了使用PCA，需先从`sklearn.decomposition`模块中导入PCA类[^2]。 ```python from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np ``` #### 准备数据集 通常，在应用PCA之前，应该准备好要处理的数据集。这里假设已经有了一个名为`X`的numpy数组作为输入矩阵。 #### 创建并配置PCA对象 创建PCA的一个实例可以指定参数来控制模型的行为。比如可以通过设置`n_components`参数决定保留多少个主成分[^5]。 ```python pca = PCA(n_components=2) # 这里我们只取前两个主成分 ``` #### 训练与转换数据 通过调用`fit()`方法训练PCA模型，并利用`transform()`或者更简便的方式即`fit_transform()`一次性完成拟合和变换操作来降低原始数据维度[^4]。 ```python reduced_X = pca.fit_transform(X) ``` 如果想要查看每个主成分所能解释的方差比例，则可通过访问`explained_variance_ratio_`属性获得该信息[^3]： ```python print(pca.explained_variance_ratio_) ``` 对于已经经过降维后的数据，有时可能希望将其恢复到原来的高维空间形式（尽管这会引入一些误差），这时就可以使用`inverse_transform()`函数。 ```python original_X_approx = pca.inverse_transform(reduced_X) ``` 上述过程展示了如何基于sklearn库有效地执行主成分分析任务，从而帮助理解多变量数据结构以及减少特征数量的同时尽可能保持原有信息量不变。
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