pca.explained_

时间: 2023-11-13 14:05:24 浏览: 84
PCA的explained_variance_ratio_属性是一个数组，它表示每个主成分解释的方差比例。这个属性可以用来判断每个主成分所包含的信息量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [机器学习(四)——PCA主成分分析](https://blog.csdn.net/weixin_44491423/article/details/121657009)[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: 50%"] - *2* [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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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pca算法讲解

详细介绍了pca算法的基本原理以及实现步骤，很利于初学者学习
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pca实例1文档说明

PCA详细实现步骤和说明，适合初学者。强烈推荐！
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pca 讲义-英文,初学者适用

pca 算法的讲义，个人认为讲的不错，英文的，初步接触pca的可以看看参考一下。

explained_variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_

This variable stores the explained variance ratio of each principal component in the PCA analysis. It is an array of length equal to the number of principal components computed in the analysis. The ...

pca = PCA() pc = pca.fit_transform(iris_X) pca.explained_variance_ratio_

- 最后使用explained_variance_ratio_属性输出每个主成分解释的方差占比。 解释方差占比是PCA算法中常用的一个指标，它表示每个主成分所解释的方差占总方差的比例，可以用来评估降维后保留多少信息。更具体地说，...

----> 1 pd.DataFrame({'方差': pca.explained_variance_, 2 '贡献度':pca.explained_variance_ratio_, 3 '累计贡献度':pca.explained_variance_ratio_.cumsum()}) 4 plt.bar(range(n), pca.explained_variance_ratio_) 5 plt.title('贡献度') AttributeError: 'PCA' object has no attribute 'explained_variance_'

这个错误的原因是PCA对象没有属性explained_variance_。可能是在调用PCA对象之前没有正确地进行PCA降维处理。请检查代码，确保在调用PCA对象之前进行了正确的数据预处理和PCA降维处理。你可以先查看一下数据是否正确...

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_)...

explained_variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_ print(explained_variance_ratio)将这个的输出结果行列互换

要将 explained_variance_ratio 输出结果的行列互换，您可以使用 NumPy 库中的 transpose() 函数。请按照以下步骤进行修改： 1. 导入所需的库： python import numpy as np 2. 对数据进行转置： ...

pca.explained_variance_ratio_()代码怎么写

假设已经使用PCA对数据进行了降维，可以使用explained_variance_ratio_()方法获取每个主成分解释的方差比例，代码如下： python from sklearn.decomposition import PCA # 假设已经使用PCA对数据进行了降维，...

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_)

这段代码是用Python中的pandas库读取一个...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（即特征向量）和每个主成分所占的方差比例。

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...

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

首先，导入了PCA类，通过指定n_components参数为17进行初始化，并且使用fit方法对数据集X进行拟合，然后通过打印explained_variance_ratio_属性展示了每个主成分占总方差的比例。接着，使用transform方法将数据集X...

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

如果矩阵中含有NaN值，需要先对NaN值进行处理，可以使用以下方法之一： 1. 删除含有NaN值的行或列：可以使用np.isnan()函数检测NaN值，并使用np.any()函数确定哪些行或列包含NaN值，然后使用np.delete()函数...

解释一下这段代码 pca = PCA() newdata = pca.fit_transform(fengji_merger1.iloc[:, 1:]) # 用它降低维度（得到降维后的数据） # pca.explained_variance_ratio_ # 返回各个成分各自的方差百分比 newdata = newdata.T[:2].T print(newdata)

这段代码使用了主成分分析（PCA）来降低数据的维度。下面是对代码的逐行解释： 1. pca = PCA()：创建一个PCA对象。 2. newdata = pca.fit_transform(fengji_merger1.iloc[:, 1:])：使用PCA对象的fit_...

pca=PCA() pca.fit(X) eigenvalues = pca.explained_variance_ cumulative_variances = np.cumsum(eigenvalues) / np.sum(eigenvalues) plt.plot(range(1, len(eigenvalues) + 1), cumulative_variances, marker='o') plt.xlabel('Number of components') plt.ylabel('Cumulative variance ratio') plt.title('Scree plot') plt.show()

这段代码使用PCA算法对数据X进行降维，并绘制Scree plot（屏幕图）。Scree plot是一种可视化方法，用于帮助我们确定应该保留多少主成分（即降维后的特征数量），以保留原始数据中的信息量。在Scree plot中，横坐标...

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我给你放到下一个cell里面了，这里用eigenvalues代替variance_explained plt.plot(range(1, 14), eigenvalues, 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 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) 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())

这段代码是做主成分分析（PCA）的，它的目的是将原始数据转换为更少的几个维度，以便于分析。具体来说，代码将Boston房价数据集中的前13个指标进行了标准化处理，然后使用PCA进行降维。在降维的过程中，代码画出了...

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...

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

好的，您的问题是如何使用PCA和MLPClassifier对手写数字图片数据进行降维和分类，同时要求分类准确率达到80%以上。以下是代码和解释： python import numpy as np import pandas as pd from sklearn....
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