怎么使用pca,并获得pca后的array

PCA是一种常用的数据分析方法，可以用来降维或者提取数据的主要特征。在Python中，可以使用sklearn库来进行PCA分析。

下面是一个简单的使用PCA的示例代码：

from sklearn.decomposition import PCA

# 创建一个PCA对象，指定要降到的维数
pca = PCA(n_components=2)

# 使用PCA对数据进行降维
pca_array = pca.fit_transform(data_array)

其中，data_array是一个二维的数据数组，每行表示一个样本，每列表示一个特征。

经过PCA降维后，pca_array就是降维后的数组，每行表示一个样本，每列表示一个新的特征。在本例中，结果是一个二维的数组，因为我们指定了降到2维。

需要注意的是，PCA输出的新特征是经过标准化处理的，即均值为0，方差为1。如果需要还原到原始数据的尺度上，可以使用PCA的inverse_transform方法。

相关问题

sklearn使用pca

在使用sklearn进行PCA降维时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的库和模块，包括`from sklearn.decomposition import PCA`和`import numpy as np`等等。\[1\]

2. 创建一个numpy数组作为输入数据，例如`X = np.array(\[\[-1, -1\], \[-2, -1\], \[-3, -2\], \[1, 1\], \[2, 1\], \[3, 2\]\])`。\[3\]

3. 实例化PCA对象，可以通过`pca = PCA(n_components=2)`来指定要保留的主成分个数。\[3\]

4. 使用`fit_transform()`方法对输入数据进行降维操作，例如`newX = pca.fit_transform(X)`。这将返回降维后的数据。\[3\]

5. 可以使用`inverse_transform()`方法将降维后的数据转换回原始数据，例如`invX = pca.inverse_transform(newX)`。\[3\]

6. 可以使用`explained_variance_ratio_`属性来获取每个主成分所解释的方差比例，例如`print(pca.explained_variance_ratio_)`。\[3\]

这样，你就可以使用sklearn进行PCA降维了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [sklearn学习06——PCA](https://blog.csdn.net/qq_42929168/article/details/122243326)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【python】sklearn中PCA的使用方法](https://blog.csdn.net/qq_20135597/article/details/95247381)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

使用js使用pca算法

在JavaScript中实现PCA算法的具体步骤如下：

1. 计算数据的协方差矩阵。

   function covarianceMatrix(data) {
     const { length: n } = data;
     const means = data.reduce((acc, row) => acc.map((x, i) => x + row[i] / n), Array(data[0].length).fill(0));
     return data.reduce((acc, row) => acc.map((x, i) => x.map((y, j) => y + (row[i] - means[i]) * (row[j] - means[j]) / (n - 1))), Array(data[0].length).fill().map(() => Array(data[0].length).fill(0)));
   }

2. 计算协方差矩阵的特征值和特征向量。

   function eigen(covarianceMatrix) {
     const { length: n } = covarianceMatrix;
     const { eigenvectors, eigenvalues } = numeric.eig(covarianceMatrix);
     return eigenvalues.map((eigenvalue, i) => [eigenvalue, eigenvectors.map((row) => row[i])]);
   }

3. 对特征值进行降序排序，并选取前k个特征向量。

   function sortEigen(eigen, k = eigen.length) {
     return eigen.sort(([a], [b]) => b - a).slice(0, k).map(([, eigenvector]) => eigenvector);
   }

4. 将原始数据投影到选取的特征向量上，得到降维后的数据。

   function transform(data, eigenvectors) {
     const { length: n } = data;
     const { length: k } = eigenvectors;
     return data.map((row) => eigenvectors.map((eigenvector) => eigenvector.reduce((acc, x, i) => acc + x * row[i], 0) / Math.sqrt(n - 1)));
   }

完整的PCA算法实现代码如下：

function pca(data, k = data[0].length) {
  const cov = covarianceMatrix(data);
  const eig = sortEigen(eigen(cov), k);
  return transform(data, eig);
}

function covarianceMatrix(data) {
  const { length: n } = data;
  const means = data.reduce((acc, row) => acc.map((x, i) => x + row[i] / n), Array(data[0].length).fill(0));
  return data.reduce((acc, row) => acc.map((x, i) => x.map((y, j) => y + (row[i] - means[i]) * (row[j] - means[j]) / (n - 1))), Array(data[0].length).fill().map(() => Array(data[0].length).fill(0)));
}

function eigen(covarianceMatrix) {
  const { length: n } = covarianceMatrix;
  const { eigenvectors, eigenvalues } = numeric.eig(covarianceMatrix);
  return eigenvalues.map((eigenvalue, i) => [eigenvalue, eigenvectors.map((row) => row[i])]);
}

function sortEigen(eigen, k = eigen.length) {
  return eigen.sort(([a], [b]) => b - a).slice(0, k).map(([, eigenvector]) => eigenvector);
}

function transform(data, eigenvectors) {
  const { length: n } = data;
  const { length: k } = eigenvectors;
  return data.map((row) => eigenvectors.map((eigenvector) => eigenvector.reduce((acc, x, i) => acc + x * row[i], 0) / Math.sqrt(n - 1)));
}

其中，`numeric`是一个JavaScript数值计算库，可以通过npm安装。