2 pca = PCA(n_components=3) ----> 3 X_pca = pca.fit_transform(X)

这段代码使用了scikit-learn库中的PCA类，将原始数据矩阵X进行降维处理，并返回降维后的数据矩阵X_pca。

具体来说，第2行代码实例化了一个PCA对象，其中n_components参数指定了降维后的特征数目。在本例中，n_components被设置为3，即将数据降到3个维度。

第3行代码调用PCA对象的fit_transform()方法，用于对原始数据矩阵X进行拟合和转换。在方法实现中，首先对输入的数据矩阵X进行中心化处理，然后计算数据的协方差矩阵。接着，使用numpy库的linalg.eigh()函数求解协方差矩阵的特征值和特征向量，并按照特征值从大到小对特征向量进行排序。根据指定的特征数目n_components，选择排名靠前的特征向量，构成投影矩阵W。最后，使用投影矩阵W将原始数据矩阵X进行转换，得到降维后的数据矩阵X_pca。

需要注意的是，该方法中对于输入的数据矩阵X，要求其为C-ordered数组，即按行进行存储。如果数据不满足该要求，需要使用numpy库的ascontiguousarray()函数进行转换。同时，如果输入的数据矩阵X中有缺失值NaN，会自动进行均值估计并填充缺失值。

相关问题

pca=PCA(n_components=1) pca.fit(X1_scaled) X1_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X2_scaled) X2_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X3_scaled) X3_pca=pca.transform(X3_scaled) pca.fit(X4_scaled) X4_pca=pca.transform(X4_scaled) pca.fit(X5_scaled) X5_pca=pca.transform(X5_scaled) pca.fit(X6_scaled) X6_pca=pca.transform(X6_scaled) pca.fit(X7_scaled) X7_pca=pca.transform(X7_scaled) pca.fit(X8_scaled) X8_pca=pca.transform(X8_scaled) pca.fit(X9_scaled) X9_pca=pca.transform(X9_scaled) pca.fit(X10_scaled) X10_pca=pca.transform(X10_scaled) pca.fit(X11_scaled) X11_pca=pca.transform(X11_scaled) pca.fit(X12_scaled) X12_pca=pca.transform(X12_scaled) pca.fit(X13_scaled) X13_pca=pca.transform(X13_scaled) pca.fit(X14_scaled) X14_pca=pca.transform(X14_scaled) pca.fit(X15_scaled) X15_pca=pca.transform(X15_scaled) #生成变量 X1_new = X1_pca X2_new = X2_pca X3_new = X3_pca X4_new = X4_pca X5_new = X5_pca X6_new = X6_pca X7_new = X7_pca X8_new = X8_pca X9_new = X9_pca X10_new = X10_pca X11_new = X11_pca X12_new = X12_pca X13_new = X13_pca X14_new = X14_pca X15_new = X15_pca，如何让这15个变量做支持向量机预测

您可以使用scikit-learn库中的SVM模型来对这15个变量进行预测，以下是示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将15个变量组合成一个特征矩阵X
X = np.hstack((X1_new, X2_new, X3_new, X4_new, X5_new, X6_new, X7_new, X8_new, X9_new, X10_new, X11_new, X12_new, X13_new, X14_new, X15_new))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

在上面的示例代码中，我们首先将15个变量组合成一个特征矩阵X。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用`SVC`函数创建了一个SVM模型，并使用`fit`方法对模型进行训练。最后，我们使用`predict`方法对测试集进行预测，并将结果保存在`y_pred`变量中。

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。