pca. sklearn 参数

PCA是一种降维技术，能够选择极少数对数据的特征进行处理，以此来减少数据维度并提高计算效率。在sklearn中，PCA是通过sklearn.decomposition中的PCA类来实现的。

PCA类有很多参数可以用于参数调节，其中重要的几个参数包括：

1. n_components：主成分的数量，即降维后的维度数。默认为维度数的最小值。

2. svd_solver：矩阵分解的方法，取值有"auto"、"full"、"arpack"和"randomized"。其中"auto"会使用默认的算法，其他三个方法分别使用完全奇异值分解、随机奇异值分解和使用隐式随机矩阵分解计算结果。

3. whiten：是否对降维后的数据进行白化处理，即让均值为0，方差为1。默认为False。

4. copy：是否保留原数据，将其复制到新的变量中。默认为True。

5. tol：基于奇异值分解的算法中，设定收敛阈值。默认为0.0。

最后，需要注意的一点是，PCA处理的数据必须是数值型数据，不能输入文本、字符串等非数值类型的数据。对于需要进行分类的数据集，在应用PCA时需要先将所有的非数值型数据转化为数值型，并做好标准化处理。

相关问题

PCA降维sklearn

PCA降维是一种常用的数据降维技术，它可以将高维的数据映射到低维空间中，同时保留原始数据的主要信息。在sklearn中，PCA降维算法被包括在decomposition模块中。PCA的降维过程可以简单概括为以下几个步骤：

1. 数据标准化：对原始数据进行标准化处理，使得每个特征的平均值为0，方差为1，以便各个特征对降维的结果具有相同的重要性。

2. 计算协方差矩阵：根据标准化后的数据，计算其协方差矩阵。协方差矩阵反映了各个特征之间的相关性。

3. 特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。特征向量代表了原始数据在新的特征空间中的投影方向。

4. 选择主成分：根据特征值的大小，选择前k个特征向量作为主成分，k为降维后的维度。

5. 数据转换：将原始数据投影到选择的主成分上，得到降维后的数据。

在sklearn中，PCA降维的主要参数包括n_components（降维后的维度），svd_solver（SVD分解器的类型）和random_state（随机种子）。通过调整这些参数，可以灵活地控制PCA降维的效果和性能。

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'numpy.float64' object is not iterable，如何修改

出现这个错误是因为在创建字典时，某些值被错误地设置为单个浮点数，而不是列表或数组。请将以下代码：

result={ 
    'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 
    'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 
    'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)
}

改为：

result={ 
    'explained_variance_': [pca.explained_variance_], 
    'explained_variance_ratio_': [pca.explained_variance_ratio_], 
    'total explained variance ratio': [np.sum(pca.explained_variance_ratio_)]
}

这样就会将每个值包装在一个单元素列表中，以便字典能够正确地创建。