explained_variance_ratio_.cumsum()

时间: 2024-02-02 16:05:29 浏览: 21
引用\[1\]:累积可解释方差贡献率曲线是一条以降维后保留的特征个数为横坐标，降维后新特征矩阵捕捉到的可解释方差贡献率为纵坐标的曲线，能够帮助我们决定n_components最好的取值。\[1\]通过计算每个特征所携带的信息量的累积和，可以得到累积可解释方差贡献率。这个曲线可以帮助我们确定在降维过程中保留多少个特征是合适的。当我们有很多特征时，一般选择转折点处的数据作为n_components的取值。\[1\] 问题:explained_variance_ratio_.cumsum() 回答:属性explained_variance_ratio_返回的是降维后每个新特征向量所占的信息量占原始数据总信息量的百分比，又称为可解释方差贡献率。\[3\]而cumsum()函数返回的是数组中每一个元素和其前面元素的累加和。\[1\]因此，explained_variance_ratio_.cumsum()可以用来计算降维后特征向量的总信息量占原始特征总信息量的百分比。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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----> 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...

# 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"主成分{i+1}的主成分权重：{component}") # 计算每个主成分的贡献率 explained_variance_ratio_percentage = explained_variance_ratio * 100 # 打印每个主成分的贡献率 for i, percentage in enumerate(explained_variance_ratio_percentage): print(f"主成分{i+1}的贡献率：{percentage}%") 怎么在代码中加入累积主成分贡献率

cumulative_variance_ratio_percentage = np.cumsum(explained_variance_ratio_percentage) for i, ratio in enumerate(explained_variance_ratio_percentage): print(f"主成分{i+1}的方差解释比例：{ratio}%") ...

'KernelPCA' object has no attribute 'explained_variance_ratio_'

cumulative_variance_ratio = np.cumsum(variance_ratio) # 根据方差贡献率阈值确定降维数 threshold = 0.95 n_components = np.argmax(cumulative_variance_ratio >= threshold) + 1 # 重新计算KPCA主成分并降维 ...

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 numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import statsmodels.api as sm a=np.array(xy_df.values) mu=a.mean(axis=0) #逐列求均值 s=a.std(axis=0,ddof=1) #逐列求标准差 b=(a-mu)/s #数据标准化 r=np.corrcoef(b[:,:-1].T) #计算相关系数矩阵 md1=PCA().fit(b[:,:-1]) #构造并拟合模型 print('特征值为：', md1.explained_variance_) print('各主成分贡献率：', md1.explained_variance_ratio_) xs=md1.components_ #提出各主成分系数，每行是一个主成分 print('主成分系数：\n', np.round(xs,6)) print('累积贡献率：', np.cumsum(md1.explained_variance_ratio_)) n=5 #选定主成分的个数 f=b[:,:-1]@(xs[:n,:].T) #主成分的得分 d2={'y':a[:,-1],'x': a[:,:-1]} md2=sm.formula.ols('y~x',d2).fit() #原始数据线性回归 d3={'y':a[:,-1], 'z':f} md3=sm.formula.ols('y~z',d3).fit() #对主成分的回归方程 xs3=md3.params #提取主成分回归方程的系数 xs40=xs3[0]-sum(xs3[1:]@xs[:n,:]*mu[:-1]/s[:-1]) #常数项 xs4=xs3[1:]@xs[:n,:]/s[:-1] #原始变量回归方程的其他系数 print('回归方程的常数项：',round(xs40,4)) print('回归方程的其他系数：',np.round(xs4,4)) print('直接回归的残差方差：',md2.mse_resid) print('主成分回归的残差方差：',md3.mse_resid),请对以上代码进行每行解释

print('累积贡献率：', np.cumsum(md1.explained_variance_ratio_)) 提取主成分的系数，每行表示一个主成分所对应的各个变量的权重。输出每个主成分的累积贡献率。 n=5 #选定主成分的个数 f=b[:,:-1]@(xs[:...

对于MNIST数据集，首先把矩阵灰度图像输入转化为向量输入。针对“0”和“1”这两一类各自前1000个训练样本组成的样本集合（共2000个样本），利用PCA()函数,进行PCA分解。利用PCA()函数的fit_transform方法，获得每个样本在前三个PC方向上的分量。这时每个样本由三个PC分量组成的向量表示，称这个向量为该样本的“PC1-3特征”。你将得到2000个三维的“PC1-3特征”。利用PCA()函数的explained_variance_ratio_输出，依次计算前N个PC分量的累计方差占比（N=1,2,3，…,100），绘制累计方差占比随着N变化的曲线图

cumulative_variance_ratio = np.cumsum(variance_ratio) 然后，我们可以绘制累计方差占比随着N变化的曲线图： python # 绘制累计方差占比随着N变化的曲线图 plt.plot(cumulative_variance_ratio) plt....

pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(pred_images)，其两个主成分分别都标啥

可以使用explained_variance_ratio_属性来获取每个主成分的解释方差比例，使用explained_variance_ratio_.cumsum()获取累计方差比例。 总之，这些主成分代表了数据中最重要的方差结构，并且在可视化中用于表示...

python的pca计算累计贡献率_Python机器学习实战：维数约简之主成分分析(PCA)详解...

然后通过explained_variance_ratio_属性获取每个主成分的贡献率，并通过np.cumsum函数计算出累计贡献率。最后输出结果如下： 每个主成分的贡献率： [0.49129146 0.31506478] 累计贡献率： [0.49129146 0....

主成分分析法求综合评价python代码

print(pca.explained_variance_ratio_.cumsum()) # 转换数据集 X_pca = pca.transform(X) # 打印转换后的数据 print(X_pca) 该代码中，我们首先使用numpy库创建了一个4行3列的数据集X，然后创建了一个PCA对象...

import pandas as pd data = pd.read_excel('C:\Users\home\Desktop\新建文件夹(1)\支撑材料\数据\111.xlsx','Sheet5',index_col=0) data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8') import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"data.csv", encoding='utf-8', index_col=0).reset_index(drop=True) df from sklearn import preprocessing df = preprocessing.scale(df) df covX = np.around(np.corrcoef(df.T),decimals=3) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX.T) featValue, featVec def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0) average = meanX(df) average m, n = np.shape(df) m,n data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) avgs data_adjust = df - avgs data_adjust covX = np.cov(data_adjust.T) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX) featValue, featVec tot = sum(featValue) var_exp = [(i / tot) for i in sorted(featValue, reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) plt.bar(range(1, 14), var_exp, alpha=0.5, align='center', label='individual explained variance') plt.step(range(1, 14), cum_var_exp, where='mid', label='cumulative explained variance') plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.show() eigen_pairs = [(np.abs(featValue[i]), featVec[:, i]) for i in range(len(featValue))] eigen_pairs.sort(reverse=True) w = np.hstack((eigen_pairs[0][1][:, np.newaxis], eigen_pairs[1][1][:, np.newaxis])) X_train_pca = data_adjust.dot(w) colors = ['r', 'b', 'g'] markers = ['s', 'x', 'o'] for l, c, m in zip(np.unique(data_adjust), colors, markers): plt.scatter(data_adjust,data_adjust, c=c, label=l, marker=m) plt.xlabel('PC 1') plt.ylabel('PC 2') plt.legend(loc='lower left') plt.show()

这段代码是在进行主成分分析（PCA）的数据预处理和可视化操作。首先读取一个 Excel 文件并将其转换为 CSV 格式，然后使用 sklearn 库中的 preprocessing 模块对数据进行标准化处理，接着计算数据集的协方差矩阵并...

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其中，np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)计算出了每个主成分的方差贡献率的累计和。 运行上述代码后，你会得到一个PCA碎石图，可以帮助你选择保留多少个主成分。在这个图中，每个主成分对应的方差贡献率越...

帮我利用python对Kaggle中的Holiday_Package_Prediction数据集进行主成分分析

plt.plot(np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)) plt.xlabel('Number of components') plt.ylabel('Cumulative explained variance') plt.show() 这段代码会输出一个解释方差比例的图表，你可以根据图表来...

python中KernelPCA怎么根据方差贡献率之和设置主成分个数

n_components = np.sum(np.cumsum(explained_variance_ratio_) ) + 1 5. 重新定义KernelPCA模型，设置参数n_components为自动选择的主成分个数。 python kpca = KernelPCA(kernel='rbf', n_components=n_...

python写一段PCA根据方差贡献率确定降维数的代码

variance_ratio = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_) n_components = np.argmax(variance_ratio >= target_variance_ratio) + 1 pca = PCA(n_components=n_components) pca.fit(data) return pca....

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cumulative_variance_ratio = np.cumsum(explained_variance_ratio) plt.plot(range(1, len(cumulative_variance_ratio) + 1), cumulative_variance_ratio) plt.xlabel("Number of Principal Components") plt....

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selected_components = np.argmax(np.cumsum(explained_variance_ratio) >= total_variance_ratio) + 1 6. 使用选择的主成分进行特征转换： python pca = PCA(n_components=selected_components) X_selected...

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