PCA降维降到几维合适

PCA降维的目的是为了减少特征的维度，同时尽可能地保留原始数据的信息。但是，降维后的维度需要根据具体的应用场景来确定，没有一个固定的标准。

一般来说，可以通过累计贡献率来确定降维后的维度。累计贡献率是指前k个主成分的方差占总方差的比例之和，通常选择累计贡献率达到某个阈值的维度作为降维后的维度。具体阈值的选择可以根据具体的数据集和应用场景来确定，一般建议选择70%~90%左右的累计贡献率。

此外，也可以通过交叉验证等方法来确定降维后的维度，根据降维后模型的性能来选择最优的维度。

相关问题

pca降维多少维合适

PCA降维的维度选择需要根据具体的数据集和应用场景来确定，一般可以通过累计贡献率来确定降维后的维度数。通常情况下，我们希望保留原始数据中大部分的信息，同时又能够减少数据的维度，因此可以选择保留累计贡献率达到一定阈值的前n个主成分，其中n就是降维后的维度数。

具体来说，可以通过绘制累计贡献率曲线来确定降维后的维度数。一般情况下，当累计贡献率达到80%~90%时，就可以认为保留的主成分已经足够了。

PCA降维sklearn

PCA降维是一种常用的数据降维技术，它可以将高维的数据映射到低维空间中，同时保留原始数据的主要信息。在sklearn中，PCA降维算法被包括在decomposition模块中。PCA的降维过程可以简单概括为以下几个步骤：

1. 数据标准化：对原始数据进行标准化处理，使得每个特征的平均值为0，方差为1，以便各个特征对降维的结果具有相同的重要性。

2. 计算协方差矩阵：根据标准化后的数据，计算其协方差矩阵。协方差矩阵反映了各个特征之间的相关性。

3. 特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。特征向量代表了原始数据在新的特征空间中的投影方向。

4. 选择主成分：根据特征值的大小，选择前k个特征向量作为主成分，k为降维后的维度。

5. 数据转换：将原始数据投影到选择的主成分上，得到降维后的数据。

在sklearn中，PCA降维的主要参数包括n_components（降维后的维度），svd_solver（SVD分解器的类型）和random_state（随机种子）。通过调整这些参数，可以灵活地控制PCA降维的效果和性能。