python中PCA参数
时间: 2023-04-12 21:01:19 浏览: 214
PCA算法的参数包括n_components、copy、whiten和svd_solver等。其中,n_components表示要保留的主成分个数,copy表示是否将原始数据复制一份,whiten表示是否对数据进行白化处理,svd_solver表示使用的SVD分解算法。
相关问题
python中PCA()中有哪些参数
PCA()函数中的参数包括:
- n_components:指定降维后的特征数量,默认为None,表示保留所有特征。
- copy:是否在运行PCA算法时复制原始数据,默认为True。
- whiten:是否对降维后的数据进行白化处理,默认为False。
- svd_solver:指定使用的SVD求解器,可选值为{'auto', 'full', 'arpack', 'randomized'},默认为'auto'。
- tol:指定SVD求解器的收敛阈值,默认为0.0。
- iterated_power:指定幂迭代的次数,仅在svd_solver='randomized'时生效,默认为2。
- random_state:指定随机数生成器的种子,仅在svd_solver='randomized'时生效。
python sklearnpca函数
Python的sklearn库中的PCA函数是用于执行主成分分析(Principal Component Analysis)的函数。PCA是一种常用的降维技术,可以将高维数据转换为低维数据,同时保留尽可能多的原始数据的信息。
该函数的官方文档可以在中找到。其中,PCA函数的参数包括:
- n_components:指定降维后的特征维度数目,默认值为min(样本数,特征数)。可以是一个整数、浮点数、None或字符串。如果设置为'mle',则使用Minka's MLE方法来估计降维后特征的维度。
- copy:是否将原始数据复制一份,默认为True。
- whiten:是否对数据进行白化处理,默认为False。
- svd_solver:指定使用的SVD分解方法,默认为'auto'。可以是'auto'、'full'、'arpack'或'randomized'。
- tol:指定SVD分解的停止标准。
- iterated_power:指定迭代次数的幂。
- random_state:指定随机种子的值。
除了参数,PCA函数还有一些属性,如n_components_、n_features_、n_samples_,它们分别表示降维后的特征维度数目、原始数据的特征数和样本数,详细说明可以在中找到。
PCA函数还包括一些类方法,其中最值得关注的是score和score_sample函数。前者返回所有样本的对数似然概率的均值,后者返回每个样本的对数似然概率值。这两个方法对于研究最大似然PCA或者PPCA可能会有帮助,更多信息可以在中了解到。
总结来说,Python的sklearn库中的PCA函数提供了执行主成分分析的功能,可以通过设置参数来控制降维的特征维度数目和其他相关属性。通过调用类方法可以得到相应的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python Sklearn PCA函数详解](https://blog.csdn.net/qq7835144/article/details/103436685)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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