n_components 这里请勿=10,请用累计贡献率来选择最佳值
时间: 2024-03-25 09:35:27 浏览: 17
好的,以下是使用累计贡献率来选择最佳的`n_components`的代码:
```
import numpy as np
def pca(X, threshold):
# 去均值
X_mean = np.mean(X, axis=0)
X = X - X_mean
# 计算协方差矩阵
cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1)
# 计算特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov)
# 对特征值进行排序
eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1]
# 计算累计贡献率
eig_vals_sum = np.sum(eig_vals)
cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum
# 寻找最佳的n_components
best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1
# 提取前best_n_components个特征向量
eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]]
# 将数据投影到新的特征空间上
X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort)
return X_pca
# 生成数据集
data = np.random.rand(643, 1024)
# 进行PCA降维
X_pca = pca(data, threshold=0.9)
# 输出结果
print("最佳的n_components为:", X_pca.shape[1])
```
解释一下代码:
首先,我们定义了一个名为`pca`的函数,它接受两个参数:原始数据集`X`和累计贡献率的阈值`threshold`。在函数内部,我们对数据进行了去均值操作,然后计算出协方差矩阵。接着,我们使用`np.linalg.eig`函数计算协方差矩阵的特征值和特征向量,并对特征值进行排序。然后,我们计算出特征值的累计贡献率,并根据阈值找到最佳的`n_components`。最后,我们提取前`n_components`个特征向量,并将数据投影到新的特征空间上。
在主函数中,我们生成了一个(643,1024)大小的随机数据集,并使用`pca`函数对数据进行了降维,阈值为0.9。最后,我们输出了最佳的`n_components`。
需要注意的是,在实际应用中,我们可能需要根据具体情况选择合适的累计贡献率阈值,以及对数据进行预处理等操作。