pca = PCA(n_components=0.9) # 保持90%的信息 new_train_pca = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_test_pca = pca.fit_transform(test_data_scaler) pca = PCA(n_components=16) new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) new_test_pca_16 = pca.fit_transform(test_data_scaler) new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) new_train_pca_16['target']=train_data_scaler['target']
时间: 2023-08-15 13:07:37 浏览: 77
这段代码是一个使用PCA进行数据降维的过程。首先,通过PCA(n_components=0.9)来定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为0.9,表示要将数据降到原来的90%信息量。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca和new_test_pca中。接着,再次定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为16,表示要将数据降到原来的16个特征。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca_16和new_test_pca_16中,并将训练集的目标变量(假设为'target')添加到new_train_pca_16中。最终,new_train_pca_16和new_test_pca_16可以作为降维后的新数据集用于模型训练和测试。
相关问题
解释pca = PCA(n_components = 2) #训练数据 x=pca.fit_transform(df.values)
这段代码是使用PCA降维算法将数据降到2维,并返回降维后的数据。具体解释如下:
1. `PCA(n_components = 2)`:创建一个PCA模型,其中`n_components`参数指定将数据降到2维。
2. `pca.fit_transform(df.values)`:对数据`df.values`进行训练并执行降维操作,返回降维后的数据。其中`fit_transform()`方法将数据拟合到PCA模型中并执行降维操作。
最终,`x`是降维后的数据,它是一个二维数组,每行代表一个样本,每列代表一个降维后的特征。这个过程可以帮助我们更好地理解数据,发现数据中的模式和规律。
pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(pred_images)
这段代码使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)将`pred_images`数据集进行降维,将其映射到二维空间。
首先,通过调用`PCA()`函数创建一个PCA对象,并指定降维后的维度数为2,即`n_components=2`。
然后,调用PCA对象的`fit_transform()`方法,将`pred_images`作为输入数据进行拟合和转换。拟合过程会计算数据集的主成分,并将数据集转换到新的低维空间。转换后的结果存储在名为`X_pca`的变量中。
主成分分析是一种常用的降维技术,它通过线性变换将高维数据映射到低维空间,同时保留数据集中最重要的信息。在这段代码中,PCA算法被用来将`pred_images`数据集从原始的高维空间降到二维空间,以便进行可视化或其他需要低维表示的任务。