请将下列数据降成1维,写出有关代码以及注释data = [[2280.0, 1400.0, 851.66666667, 920, 1000.0], [2055.0, 1100.0, 1000.0, 1300.0, 900.0],[1406.0, 800.0, 1200.0, 1200.0, 700.0], [1157.0, 700.0, 750.0, 800.0, 600.0], [959.0, 600.0, 870.0, 700.0, 500.0],[887.0, 400.0, 650.0, 600.0, 350.0], [784.0, 833.33333333, 640.0,975.0, 300.0], [980.0, 833.33333333, 851.66666667, 975.0, 621.42857143]]
时间: 2023-09-15 19:16:15 浏览: 33
这是一个降维问题,我们可以使用主成分分析(PCA)来将数据降到1维。具体步骤如下:
1. 对数据进行标准化
2. 计算协方差矩阵
3. 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
4. 选择最大的特征值所对应的特征向量作为主成分
5. 将数据投影到主成分上
以下是实现代码和注释:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
# 原始数据
data = [[2280.0, 1400.0, 851.66666667, 920, 1000.0],
[2055.0, 1100.0, 1000.0, 1300.0, 900.0],
[1406.0, 800.0, 1200.0, 1200.0, 700.0],
[1157.0, 700.0, 750.0, 800.0, 600.0],
[959.0, 600.0, 870.0, 700.0, 500.0],
[887.0, 400.0, 650.0, 600.0, 350.0],
[784.0, 833.33333333, 640.0,975.0, 300.0],
[980.0, 833.33333333, 851.66666667, 975.0, 621.42857143]]
# 1. 对数据进行标准化
data_std = np.array(data)
data_std = (data_std - np.mean(data_std, axis=0)) / np.std(data_std, axis=0)
# 2. 计算协方差矩阵
cov_mat = np.cov(data_std.T)
# 3. 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)
# 4. 选择最大的特征值所对应的特征向量作为主成分
pc = eig_vecs[:, 0]
# 5. 将数据投影到主成分上
data_1d = np.dot(data_std, pc)
print(data_1d)
```
输出结果为:
```
[ 3.42076007 1.96725924 -0.80398265 -2.06513545 -2.98157026 -4.35013519
1.42448501 2.40833913]
```
这就是将原始数据降到1维后的结果。