PCA中有100个样本,6列特征列,它是六维的吗?使用pca降维到2维,是得到一个100*2的矩阵吗
时间: 2023-05-16 22:07:46 浏览: 41
是的,如果你有100个样本,6列特征列,那么这个数据集是六维的。使用 PCA 进行降维时,你可以选择降到任意维度,例如 2 维。如果你使用 PCA 降维到 2 维,你将得到一个 100 行 2 列的矩阵,其中每行代表一个样本,每列代表一个维度。
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要使用PCA将读取的Excel数据中的七个特征列降维为一个特征列,并将降维后的特征列设为X,你可以按照以下步骤进行操作:
```python
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx')
# 提取特征列
feature_columns = ["Bridge length (m)", "Pier type", "Foundation type", "Hole", "Span (m)", "Bearing type", "Plane linear"]
X = data[feature_columns]
# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=1)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# 将降维后的特征列设为X
X = X_pca
# 打印降维后的特征列
print(X)
```
在这段代码中,我们使用了sklearn库中的PCA模块来进行降维操作。首先,我们读取Excel数据,并提取需要进行降维的特征列。然后,我们创建一个PCA对象,并将n_components参数设置为1,表示要将特征降维为一个维度。接下来,我们使用fit_transform()方法对特征列进行降维,并将结果赋值给X_pca。最后,我们将X_pca赋值给X,即将降维后的特征列设为X。
请注意,这段代码仅仅是将特征列降维为一个维度,如果你需要更多维度,可以相应地调整n_components的值。另外,你可能需要根据实际需求对PCA的其他参数进行调整,如whiten、svd_solver等。