from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=17) pca.fit(X) print(pca.explained_variance_ratio_) [0.17513053,0.12941834,0.11453698,0.07323991,0.05889187,0.05690304, 0.04869476,0.0393374,0.03703477,0.03240863,0.03062932,0.02574137, 0.01887462,0.0180381,0.01606983,0.01453912,0.01318003] sum(pca.explained_variance_ratio_) X_NEW = pca.transform(X) X_NEW X_NEW.shape X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X_NEW,y,test_size=0.20,random_state=123) rf = RandomForestClassifier(max_depth=5) rf.fit(X_train, y_train) y_prob = rf.predict_proba(X_test)[:, 1] y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0) rf.score(X_test, y_pred) confusion_matrix(y_test, y_pred) metrics.roc_auc_score(y_test, y_pred) from sklearn.metrics import roc_curve, auc false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) roc_auc = auc(false_positive_rate, true_positive_rate) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.title('ROC') plt.plot(false_positive_rate, true_positive_rate, color='red', label='AUC = %0.2f' % roc_auc) plt.legend(loc='lower right') plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--') plt.axis('tight') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.show() 这段代码的意思

PCA.zip_PCA python实现_PCA 代码_loudi4x_pca python代码_python pca源代码

from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA() 3. **拟合PCA模型**：将预处理后的数据传递给PCA对象进行拟合，这一步会计算数据的主成分。 python pca.fit(data_scaled) 4. **查看特征值和特征...

PCA.rar_PCA python实现_Python PCA_pca Python_pca协方差_矩阵 python

from sklearn.decomposition import PCA # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据预处理：减去均值 mean = data.mean() data = data - mean # 计算协方差矩阵 cov_matrix = data.cov() # 使用PCA类...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA file_path = r'E:\XuJunjie\Dasanxia\大数据实验\实验3\实验三\1. 城市排名.txt' data = pd.read_csv(file_path,sep=',') X = data.values.reshape(-1,1) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) print(pca.components_) print(pca.explained_variance_ratio_)

然后使用sklearn库中的StandardScaler()方法对X进行标准化处理，即均值为0，方差为1。接着使用PCA方法对标准化后的数据进行降维处理，将其降到2维，即将原来的数据压缩到一个二维的平面内。最后输出了降维后的主成分...

from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是：计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns # 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数 corr_pca = np.corrcoef(newX.T) # Heatmap展示相关系数 sns.set(font_scale=1) sns.heatmap(corr_pca, cbar...

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() #对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率 pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是：计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

其中，Logistic回归、决策树和PCA等算法被用来对特征进行筛选和预测建模，而皮尔逊相关系数和热力图则用来表现各个特征之间的相关性。最终分析结果可供医生或者保险公司等相关机构做出风险评估和风险管理决策。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()报错unhashable type: 'numpy.ndarray'，如何修改

'explained_variance_': pca.explained_variance_.tolist(), 'explained_variance_ratio_': pca.explained_variance_ratio_.tolist(), 'total explained variance ratio': np.sum(pca.explained_variance_ratio_)...

from sklearn.decomposition import PCAimport numpy as np# 初始化PCA对象并拟合数据集pca = PCA()pca.fit(X)# 获取PCA模型中的主成分pcs = pca.components_# 计算每个特征在每个主成分中的贡献度contributions = np.abs(pcs * pca.explained_variance_ratio_)# 对每个样本的特征进行加权平均weights = np.sum(contributions, axis=0)weighted_X = np.dot(X, weights)没有出现最终结果

这段代码实现了对数据集进行PCA降维，并且获取主成分中每个特征的贡献度，然后对每个样本的特征进行加权平均得到降维结果。但是在代码中，缺少输出结果的语句，因此没有最终结果输出。你可以添加如下代码将结果...

解释一下这段代码：import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA # 读取数据集 data = pd.read_csv('D:/Desktop/diabetes.csv') # 获取特征列 features = data.columns[:-1] # 创建PCA对象，设置降维后的维度为8 pca = PCA(n_components=8) # 对数据进行降维操作 reduced_data = pca.fit_transform(data[features]) # 计算每个特征的方差贡献率 variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_ # 输出每个特征的方差贡献率 for i, feature in enumerate(features): print('{}: {:.2f}%'.format(feature, variance_ratio[i]*100))

这个信息可以通过 PCA 对象的 explained_variance_ratio_ 属性得到。代码中使用了一个循环，输出每个特征的方差贡献率。需要注意的是，PCA 算法通常会将原始数据中的所有特征都用于降维操作，因此在代码中，我们...

from sklearn.decomposition import PCA 中PCA的参数是什么，如何使用

1. 导入PCA库：from sklearn.decomposition import PCA 2. 定义PCA对象，并设置相应的参数：pca=PCA(n_components=2) 3. 调用fit_transform()函数拟合数据并进行降维：new_data=pca.fit_transform(old_data)。old_...

import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA # 假设您的矩阵为matrix，大小为27行55列 matrix = np.random.rand(27, 55) # 创建PCA对象，并指定主成分的数量（可以根据需要进行调整） pca = PCA(n_components=3) # 对矩阵进行主成分分析 pca.fit(matrix) # 获取主成分的方差解释比例 explained_variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_ # 获取原始矩阵在主成分上的投影 matrix_reduced = pca.transform(matrix) # 获取主成分的权重向量 components = pca.components_ # 打印每个主成分对应的方差解释比例 for i, ratio in enumerate(explained_variance_ratio): print(f"主成分{i+1}的方差解释比例：{ratio}") # 打印每个食材对应的主成分权重 for i, component in enumerate(components): print(f"食材{i+1}的主成分权重：{component}")这个代码中矩阵含有nan应怎么改正

from scipy.interpolate import interp1d matrix = np.random.rand(27, 55) x = np.arange(matrix.shape[1]) for i in range(matrix.shape[0]): nan_indices = np.isnan(matrix[i]) f = interp1d(x[~nan_indices]...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:/pythonProject/venv/BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) plt.plot(range(6, 19), variance_explained, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['MEDV']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "MEDV = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

这段代码是用 Python 对波士顿房价数据进行主成分分析（PCA）。该代码读取了一个名为 "BostonHousing2.csv" 的数据文件，并将前 13 个指标的数据提取出来，进行了数据标准化和主成分分析。其中，碎石图展示了不同...

sklearn.decomposition.pca使用方法和返回值

from sklearn.decomposition import PCA 2. 创建PCA对象： python pca = PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数说明： - n_components：PCA转换后的特征数量。如果未...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA # 假设有一份竞赛评分表（不包含队员分数），如下所示： score_data = pd.DataFrame({ "队员编号": ["001", "002", "003", "004", "005", "006", "007", "008", "009", "010"], "智力": [ 49, 55, 72, 68, 79, 83, 92, 84, 78, 62], "技术": [ 65, 42, 78, 90, 84, 75, 91, 79, 60, 45], "协作": [ 89, 76, 83, 62, 77, 71, 64, 90, 58, 72], "耐力": [ 70, 62, 81, 56, 88, 80, 77, 84, 70, 67], }) # 将队员编号转换为索引 score_data.set_index("队员编号", inplace=True) # 对数据进行标准化处理 score_data = (score_data - np.mean(score_data, axis=0)) / np.std(score_data, axis=0) # 进行主成分分析 pca = PCA() pca.fit(score_data) # 输出前两个主成分的解释方差比例 print(pca.explained_variance_ratio_[:2]) # 输出各个指标的权重 weights = pca.components_[0] / sum(pca.components_[0]) print(weights)

这段代码是用 Python 实现了主成分分析（PCA）算法，用于对竞赛评分表进行降维处理。具体来说，它将队员编号转换为索引，对数据进行标准化处理，然后使用 PCA() 函数进行主成分分析，得到前两个主成分的解释方差比例...

使用sklearn.decomposition的PCA类对手写体数字图片数据进行降维。使用sklearn.neural_network的MLPClassifier类对降维后的数据训练分类模型，对测试数据进行分类，要求分类准确率达到80%以上。训练数据：digits_training.csv 测试数据：digits_testing.csv 第1列是类别，其他列是特征属性。载入训练数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 def normalizeData(X): return X - np.mean(X, axis=0) 使用PCA对数据降维，显示主成分个数 for i in range(len(pca.explained_variance_ratio_)): total_ratio +=pca.explained_variance_ratio_[i] 使用多层感知机对PCA降维后的数据训练分类模型，保存分类模型为mlpNN_pca.m MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(48, 24), random_state=1) 载入测试数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 xTest = pca.transform(xTest) 使用分类模型对测试数据分类，显示分类准确率

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import accuracy_score # 载入训练数据 train...

import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import statsmodels.api as sm a=np.array(xy_df.values) mu=a.mean(axis=0) #逐列求均值 s=a.std(axis=0,ddof=1) #逐列求标准差 b=(a-mu)/s #数据标准化 r=np.corrcoef(b[:,:-1].T) #计算相关系数矩阵 md1=PCA().fit(b[:,:-1]) #构造并拟合模型 print('特征值为：', md1.explained_variance_) print('各主成分贡献率：', md1.explained_variance_ratio_) xs=md1.components_ #提出各主成分系数，每行是一个主成分 print('主成分系数：\n', np.round(xs,6)) print('累积贡献率：', np.cumsum(md1.explained_variance_ratio_)) n=5 #选定主成分的个数 f=b[:,:-1]@(xs[:n,:].T) #主成分的得分 d2={'y':a[:,-1],'x': a[:,:-1]} md2=sm.formula.ols('y~x',d2).fit() #原始数据线性回归 d3={'y':a[:,-1], 'z':f} md3=sm.formula.ols('y~z',d3).fit() #对主成分的回归方程 xs3=md3.params #提取主成分回归方程的系数 xs40=xs3[0]-sum(xs3[1:]@xs[:n,:]*mu[:-1]/s[:-1]) #常数项 xs4=xs3[1:]@xs[:n,:]/s[:-1] #原始变量回归方程的其他系数 print('回归方程的常数项：',round(xs40,4)) print('回归方程的其他系数：',np.round(xs4,4)) print('直接回归的残差方差：',md2.mse_resid) print('主成分回归的残差方差：',md3.mse_resid),请对以上代码进行每行解释

from sklearn.decomposition import PCA import statsmodels.api as sm 导入所需的库：NumPy、PCA、Statsmodels。 a=np.array(xy_df.values) 将 pandas 数据框 xy_df 转化为 NumPy 数组 a。 mu=a....

如何将pca分析的explained_variance_，explained_variance_ratio_和total explained variance ratio 结果保存成csv文件

from sklearn.decomposition import PCA # 生成一些示例数据 X = np.random.randn(100, 5) # 进行PCA分析 pca = PCA() pca.fit(X) # 将PCA分析的结果保存为字典对象 result = { 'explained_variance_': pca....

pca.explained_variance_ratio_()代码怎么写

from sklearn.decomposition import PCA # 假设已经使用PCA对数据进行了降维，存储在pca对象中 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # 获取每个主成分解释的方差比例 var_ratio = pca....

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