import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA file_path = r'E:\XuJunjie\Dasanxia\大数据实验\实验3\实验三\1. 城市排名.txt' data = pd.read_csv(file_path,sep=',') X = data.values.reshape(-1,1) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) print(pca.components_) print(pca.explained_variance_ratio_)
时间: 2024-02-01 08:12:43 浏览: 26
这段代码是用Python中的pandas库读取一个文本文件,并将其转化为一个二维数组X。然后使用sklearn库中的StandardScaler()方法对X进行标准化处理,即均值为0,方差为1。接着使用PCA方法对标准化后的数据进行降维处理,将其降到2维,即将原来的数据压缩到一个二维的平面内。最后输出了降维后的主成分(即特征向量)和每个主成分所占的方差比例。
相关问题
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler
这段代码主要是导入了一些常用的数据处理和机器学习库,包括pandas、sklearn.model_selection、sklearn.neighbors和sklearn.preprocessing。其中pandas库用于数据处理,sklearn.model_selection库用于模型选择和数据集划分,sklearn.neighbors库用于K近邻分类算法,sklearn.preprocessing库用于数据预 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
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这个结果就是将列名大于 50 小于 60 的部分删除后的新矩阵。
import torch import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
这段代码导入了三个库:torch、pandas和sklearn。torch是PyTorch深度学习框架的Python接口,pandas是一个用于数据处理和分析的Python库,sklearn则是Python中流行的机器学习库。这段代码还使用了sklearn库中的两个类:LabelEncoder和OneHotEncoder。LabelEncoder用于将文本标签转换为数字标签,OneHotEncoder则用于将数字标签转换为独热编码。这两个类通常被用于数据预处理中的特征编码。