如何使用pca库对数据集中50000个乳腺癌诊断特征属性进行预处理,选出相关度最高的十个属性
时间: 2024-03-12 18:45:39 浏览: 56
可以使用Python的scikit-learn库中的PCA类进行数据预处理和特征选择。具体步骤如下:
1. 加载数据集:将乳腺癌诊断数据集加载到Pandas数据框中。
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('breast_cancer_dataset.csv')
```
2. 数据准备:将数据集中的特征属性和标签分离,并对特征属性进行标准化。
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = data.iloc[:, 2:] # 选择特征属性列
y = data.iloc[:, 1] # 选择标签列
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 对特征属性进行标准化
```
3. PCA预处理:使用PCA对标准化后的数据进行降维处理,选出前10个主成分。
```python
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=10)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 对标准化后的数据进行PCA降维处理
```
4. 特征选择:对于选出的10个主成分,计算它们与标签之间的相关度,选出相关度最高的10个主成分。
```python
import numpy as np
corr = np.abs(np.corrcoef(X_pca.T, y)) # 计算主成分与标签的相关度矩阵
top_10_idx = np.argsort(corr)[-10:] # 选出相关度最高的10个主成分的索引
top_10_features = X.columns[top_10_idx] # 获取相关度最高的10个主成分的特征属性名称
```
最终,`top_10_features`中包含了与乳腺癌诊断相关度最高的10个特征属性名称。可以将这些属性作为新的数据集进行建模和分析。
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