sklearn pca降维

在sklearn中，PCA降维算法被包括在模块decomposition中。PCA的API文档为sklearn.decomposition.PCA，它提供了一些参数用于定制化降维过程，比如n_components用于指定降维后的维度数量，copy用于指定是否复制原始数据，whiten用于指定是否对数据进行白化处理等等。\[1\]

在实际应用中，我们可以使用sklearn的PCA模块来进行降维操作。降维的结果不一定都是好的，因此在解决实际问题时，我们需要同时计算降维前后的结果，并进行比较。降维后的数据是不可解释的，但不影响最终的计算结果。\[2\]

sklearn中的降维算法都被包括在decomposition模块中，这个模块本质上是一个矩阵分解模块。矩阵分解在过去的十年中取得了很大的进展，它可以应用于降维、深度学习、聚类分析、数据预处理、低维度特征学习、推荐系统、大数据分析等领域。因此，sklearn的PCA模块是一个非常强大和多功能的降维工具。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Sklearn - PCA数据降维](https://blog.csdn.net/taon1607/article/details/106842006)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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