可以算权重的主成分分析代码
时间: 2024-04-29 07:02:45 浏览: 19
下面是一个可以计算权重的主成分分析代码的示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
# 原始数据矩阵
X = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
# 权重向量
w = np.array([0.5, 0.3, 0.2])
# 计算加权主成分分析
pca = PCA(n_components=2, whiten=True)
X_weighted = X * w
X_pca = pca.fit_transform(X_weighted)
print("原始数据矩阵:\n", X)
print("权重向量:\n", w)
print("加权后的数据矩阵:\n", X_weighted)
print("主成分分析结果:\n", X_pca)
```
在上述代码中,我们首先定义了一个原始数据矩阵 `X`,然后定义了一个权重向量 `w`。接着,我们将原始数据矩阵 `X` 与权重向量 `w` 相乘,得到加权后的数据矩阵 `X_weighted`。
然后,我们使用 `sklearn` 中的 `PCA` 方法进行主成分分析。这里我们将 `n_components` 参数设为 2,表示我们只需要计算出前两个主成分。我们同时将 `whiten` 参数设为 `True`,表示对结果进行白化处理。
最后,我们输出了原始数据矩阵 `X`、权重向量 `w`、加权后的数据矩阵 `X_weighted` 和主成分分析结果 `X_pca`。
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