'KernelPCA' object has no attribute 'explained_variance_ratio_'
时间: 2023-09-05 15:04:40 浏览: 216
### 回答1:
非常抱歉,我之前的代码有误。在使用sklearn库中的KernelPCA类时,需要使用fit_transform方法来拟合数据和计算新特征。同时,计算主成分的方差贡献率需要使用explained_variance_ratio_属性。以下是更新后的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import KernelPCA
# 加载数据集
X = np.loadtxt('data.txt')
# 计算KPCA主成分
kpca = KernelPCA(kernel='rbf', n_components=X.shape[1])
X_new = kpca.fit_transform(X)
# 计算方差贡献率并排序
variance_ratio = kpca.explained_variance_ratio_
idx = np.argsort(variance_ratio)[::-1]
variance_ratio = variance_ratio[idx]
# 累计方差贡献率
cumulative_variance_ratio = np.cumsum(variance_ratio)
# 根据方差贡献率阈值确定降维数
threshold = 0.95
n_components = np.argmax(cumulative_variance_ratio >= threshold) + 1
# 重新计算KPCA主成分并降维
kpca = KernelPCA(kernel='rbf', n_components=n_components)
X_new = kpca.fit_transform(X)
```
在这个更新后的示例代码中,我们首先使用KernelPCA类计算KPCA主成分,并使用fit_transform方法拟合数据和计算新特征。然后,我们计算每个主成分的方差贡献率,并按照贡献率从大到小排序。接下来,我们计算累计方差贡献率,并根据方差贡献率阈值确定降维数。最后,我们重新计算KPCA主成分并降维,得到降维后的新数据集X_new。
### 回答2:
如果“KernelPCA”对象没有“explained_variance_ratio_”属性,那可能是因为在使用Kernel主成分分析(KernelPCA)方法时,没有计算出方差解释比率。
在sklearn中,如果要计算方差解释比率,必须先调用“fit()”方法对数据进行拟合。例如,可以按照以下步骤来计算方差解释比率:
1. 导入所需的库和模块:
```python
from sklearn.decomposition import KernelPCA
```
2. 创建一个KernelPCA对象,并设置所需的参数:
```python
kpca = KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf')
```
3. 调用“fit()”方法对数据进行拟合:
```python
kpca.fit(X)
```
4. 调用“explained_variance_ratio_”属性来获取方差解释比率:
```python
variance_ratio = kpca.explained_variance_ratio_
```
注意,这些步骤所使用的参数和名称可能因具体情况而异。确保根据您的数据和要解决的问题相应地调整它们。
如果在执行上述步骤后仍然出现错误消息,可能是因为使用的库或模块版本过低,或者可能是由于其他问题导致的。请检查您的代码和环境设置,确保正确导入库和模块,并使用与您所使用的版本兼容的方法和属性。
### 回答3:
"KernelPCA" 对象没有属性 "explained_variance_ratio_"。
这个错误是由于在使用"KernelPCA"时尝试访问一个不存在的属性"explained_variance_ratio_"导致的。该属性是常用于PCA降维方法中的一个属性,用于表示每个主成分解释的方差比例。然而,在使用核函数进行非线性PCA降维时,由于不同的核函数的特性,无法直接计算出每个主成分的方差比例,因此"explained_variance_ratio_"属性在"KernelPCA"中没有被实现。
在使用"KernelPCA"对象时,可以考虑使用其他属性和方法来获取相关信息。例如,可以使用"lambdas_"属性来获取每个主成分的特征值,或者使用"fit_transform"方法来进行降维操作。
总之,如果需要获取每个主成分解释的方差比例,建议使用其他降维方法,如标准PCA(Principal Component Analysis)。而如果需要使用核函数进行非线性降维,可以尝试其他方法或者更详细地查看"KernelPCA"的文档以了解可以使用的相关属性和方法。