请帮我用python语言用pca确定权重赋值
时间: 2023-06-18 12:05:23 浏览: 57
假设你已经有了一个数据集 `X`,其中每行表示一个样本,每列表示一个特征。你可以按照以下步骤使用Python中的PCA进行权重赋值:
1. 导入PCA模块
```python
from sklearn.decomposition import PCA
```
2. 初始化PCA对象并拟合数据集
```python
pca = PCA()
pca.fit(X)
```
3. 获取PCA模型中的主成分(principal components)
```python
pcs = pca.components_
```
4. 计算每个特征在每个主成分中的贡献度(contribution)
```python
contributions = np.abs(pcs * pca.explained_variance_ratio_)
```
5. 对每个样本的特征进行加权平均
```python
weights = np.sum(contributions, axis=0)
weighted_X = np.dot(X, weights)
```
完整代码如下:
```python
from sklearn.decomposition import PCA
import 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)
```