pcaUS.explained_variance_
时间: 2024-05-16 19:10:56 浏览: 14
pcaUS.explained_variance_是PCA(Principal Component Analysis)算法中的一个属性,表示每个主成分的方差大小。在PCA中,我们通过将高维数据映射到低维空间来实现数据降维,其中,每个主成分都代表了一组正交的特征向量。每个主成分的方差大小可以用explained_variance_属性来表示,它们按降序排列,即第一个元素表示第一主成分的方差大小,第二个元素表示第二主成分的方差大小,以此类推。
相关问题:
1. 什么是PCA算法?
2. PCA算法有哪些应用场景?
3. PCA算法和LDA算法有什么区别?
相关问题
pcaUS.explained_variance_ratio_
pcaUS.explained_variance_ratio_是PCA降维算法中的一个重要指标,它是一个一维数组,表示每个主成分(即特征向量)的方差贡献率。方差贡献率越大的主成分所带的信息量越大,也就越能代表原始数据的特征。通常情况下,我们只需要选取方差贡献率较高的主成分,即保留较多信息的主成分,来进行数据的降维处理。
具体来说,假设PCA降维算法共得到k个主成分,那么pcaUS.explained_variance_ratio_中的第i个元素表示第i个主成分所占总方差的比例。例如,pcaUS.explained_variance_ratio_中的第1个元素表示第1个主成分所占总方差的比例,而pcaUS.explained_variance_ratio_中的前k个元素之和则表示保留这k个主成分所能保留的总方差比例。
pca.explained_
PCA的explained_variance_ratio_属性是一个数组,它表示每个主成分解释的方差比例。这个属性可以用来判断每个主成分所包含的信息量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习(四)——PCA主成分分析](https://blog.csdn.net/weixin_44491423/article/details/121657009)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [使用Sklearn学习降维算法PCA和SVD](https://blog.csdn.net/qq_38163244/article/details/109237230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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