pca 特征提取
时间: 2023-07-28 11:07:14 浏览: 61
PCA(Principal Component Analysis)可以用于特征提取,即从原始数据中提取出最具有代表性的特征。在PCA中,我们将原始数据通过线性变换映射到一个新的低维空间中,这个新的空间中的特征数量可以由我们自己指定。在这个新的低维空间中,每个特征都是原始数据中各个特征的线性组合,这些新的特征被称为主成分。
具体来说,如果我们将原始数据通过PCA降到了k维空间,那么前k个主成分就可以被看作是最具有代表性的k个特征。我们可以将这些主成分作为新的特征,用于后续的建模和分析。
在Python中,可以使用scikit-learn库中的PCA类来进行特征提取。与降维类似,我们同样需要指定降到的维度数。下面是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
# 创建一个4维数据集
X = np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 4, 6, 8], [3, 6, 9, 12], [4, 8, 12, 16]])
# 创建PCA对象,将数据降到2维空间中
pca = PCA(n_components=2)
# 对数据进行特征提取
X_new = pca.fit_transform(X)
# 输出提取后的特征
print(pca.components_)
```
在上面的代码中,我们同样创建了一个4维的数据集X,并创建了一个PCA对象,将数据降到了2维空间中。不同的是,我们使用了PCA对象的components_属性来输出提取后的特征,即主成分。components_是一个二维数组,其中每行表示一个主成分,每列表示原始数据中的一个特征。因此,components_的列数与原始数据的特征数相同。
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