pca里面explained
时间: 2023-11-14 09:27:52 浏览: 33
引用、和中的代码展示了不同方式下PCA降维后的主成分方差比例和方差。具体来说,PCA是一种常用的降维方法,用于将高维数据映射到低维空间。在代码中,通过设置不同的参数n_components来控制降维后的维度或主成分方差比例。
在引用的代码中,使用了MLE(最大似然估计)算法自动选择降维的维度。通过设置n_components为'mle',PCA会根据数据集的特征对降维维度进行估计。结果中的explained_variance_ratio_表示每个主成分解释的方差比例,explained_variance_表示每个主成分的方差,n_components_表示最终选择的降维维度。
在引用的代码中,设置n_components为0.95,表示希望降维后的主成分能够解释总方差的95%以上。同样,结果中的explained_variance_ratio_表示每个主成分解释的方差比例,explained_variance_表示每个主成分的方差,n_components_表示最终选择的降维维度。
在引用的代码中,设置n_components为2,表示希望将数据降低到2维。结果中的explained_variance_ratio_表示每个主成分解释的方差比例,explained_variance_表示每个主成分的方差。
通过调整n_components参数,我们可以根据需求选择合适的降维维度或主成分方差比例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PCA(explained_variance_ratio_与explained_variance_)](https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/82558636)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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