KernelPCA怎么根据方差贡献率之和设置主成分个数
时间: 2024-01-25 07:04:35 浏览: 53
在使用KernelPCA进行降维时,可以根据方差贡献率之和来设置主成分个数。具体步骤如下:
1. 对数据进行中心化处理,即将每个特征的均值归零。
2. 计算KernelPCA中的核矩阵。
3. 对核矩阵进行特征值分解,得到每个主成分对应的特征向量和特征值。
4. 将所有特征值求和得到总方差,然后计算每个主成分对应的方差贡献率,即该主成分的特征值除以总方差。
5. 将所有主成分的方差贡献率从大到小排序,并累加每个主成分的方差贡献率,直到累加和达到预设的阈值,此时选取的主成分个数就是对应的阈值下标加一。
例如,如果预设的方差贡献率之和为0.95,计算出所有主成分的方差贡献率如下:
[0.5, 0.3, 0.1, 0.05, 0.04, 0.01]
则将其从大到小排序并累加方差贡献率,直到累加和大于等于0.95为止,假设选取了前4个主成分,则主成分个数为4。
相关问题
python中KernelPCA怎么根据方差贡献率之和设置主成分个数
在python中,使用KernelPCA进行降维时,可以通过设置参数n_components来指定要保留的主成分个数,也可以通过设置参数explained_variance_ratio_来根据方差贡献率之和来自动选择主成分个数。具体步骤如下:
1. 导入KernelPCA模块。
```python
from sklearn.decomposition import KernelPCA
```
2. 定义KernelPCA模型,设置参数kernel为核函数类型,例如'rbf'表示使用高斯核函数,设置参数n_components为None,表示不指定主成分个数。
```python
kpca = KernelPCA(kernel='rbf', n_components=None)
```
3. 使用fit_transform方法对数据进行降维,并计算出每个主成分的方差贡献率。
```python
X_kpca = kpca.fit_transform(X)
explained_variance_ratio_ = kpca.explained_variance_ratio_
```
4. 根据方差贡献率之和自动选择主成分个数,例如设置预设的方差贡献率之和为0.95。
```python
threshold = 0.95
n_components = np.sum(np.cumsum(explained_variance_ratio_) < threshold) + 1
```
5. 重新定义KernelPCA模型,设置参数n_components为自动选择的主成分个数。
```python
kpca = KernelPCA(kernel='rbf', n_components=n_components)
```
6. 使用fit_transform方法对数据进行降维,得到降维后的数据。
```python
X_kpca = kpca.fit_transform(X)
```
怎么选取PCA累计方差贡献率大于0.85的主成分,代码是什么
以下是一个简单的Python代码示例,用于选择累积方差贡献率大于0.85的主成分:
```
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
# 假设X是原始数据矩阵,n_components是主成分数量
pca = PCA(n_components=X.shape[1])
pca.fit(X)
# 获取每个主成分的方差贡献率
variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_
# 计算累积方差贡献率
cumulative_variance_ratio = np.cumsum(variance_ratio)
# 获取第一个累积方差贡献率大于0.85的主成分的序号
selected_components = np.argmax(cumulative_variance_ratio > 0.85)
# 选取累积方差贡献率大于0.85的主成分
X_pca = pca.transform(X)[:, :selected_components]
```
请注意,此代码示例仅适用于使用scikit-learn库的PCA实现。如果您使用其他PCA实现,请参阅该实现的文档,以确定如何获取累积方差贡献率。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)