PCA_PLSR是什么?
时间: 2024-05-11 08:11:59 浏览: 19
PCA(Principal Component Analysis)和PLSR(Partial Least Squares Regression是两种常用的数据分析方法。
PCA是一种无监督学习方法,用于降低数据维度。它通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中,使得投影后的数据具有最大的方差。这些新的坐标轴被称为主成分,按照其对应的方差大小排序。通过选择前几个主成分,可以实现数据的降维,并保留原始数据中最重要的信息。
PLSR是一种监督学习方法,用于建立输入变量与输出变量之间的关系模型。它通过线性回归的方式,将输入变量投影到一个新的空间中,使得投影后的变量与输出变量之间的相关性最大化。PLSR可以用于预测、建模和特征选择等任务。
相关问题
pca = PCA(n_components=0.9) # 保持90%的信息 new_train_pca = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_test_pca = pca.fit_transform(test_data_scaler) pca = PCA(n_components=16) new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) new_test_pca_16 = pca.fit_transform(test_data_scaler) new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) new_train_pca_16['target']=train_data_scaler['target']
这段代码是一个使用PCA进行数据降维的过程。首先,通过PCA(n_components=0.9)来定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为0.9,表示要将数据降到原来的90%信息量。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca和new_test_pca中。接着,再次定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为16,表示要将数据降到原来的16个特征。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca_16和new_test_pca_16中,并将训练集的目标变量(假设为'target')添加到new_train_pca_16中。最终,new_train_pca_16和new_test_pca_16可以作为降维后的新数据集用于模型训练和测试。
pca_reset1(); pca_reset2(); pca_setfreq1(50); pca_setfreq2(50);
这段代码是针对PCA9685芯片进行设置的,PCA9685是一个16路PWM输出的控制器,可以用来控制各种LED灯、舵机等设备。其中,pca_reset1()和pca_reset2()函数是用来复位PCA9685芯片的;pca_setfreq1(50)和pca_setfreq2(50)则是设置PWM输出的频率为50Hz。如果你要使用PCA9685芯片控制LED灯或舵机等设备,可以参考这段代码进行设置。