PCA数据降维示例：从10维到3维的变换

版权申诉
pca降维
5星 · 超过95%的资源 1 下载量 69 浏览量 更新于2024-10-14 收藏 1KB RAR 举报
资源摘要信息:"PCA（主成分分析）是一种常用的数据降维技术。它通过正交变换将可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这组新的变量称为主成分。主成分分析的目标是保持数据集中的大部分变异性，同时减少特征的数量。 在给定的文件标题PCA.rar中，包含了PCA数据降维相关的主题，如PCA举例、PCA降维以及数据降维PCA和数据降维算法。描述中提到，此文件会通过举例演示如何将一个10维的随机数据降维到3维，同时提示用户可以将示例中的样本数据替换成自己的数据进行分析。 PCA算法的核心概念包括： 1. 数据的中心化：将数据减去其均值以消除数据中心点的移动，使得主成分分析可以在坐标原点进行。 2. 协方差矩阵的计算：描述数据中各个变量之间的协方差，用于确定这些变量之间的线性关系。 3. 特征值和特征向量的求解：计算协方差矩阵的特征值和对应的特征向量。特征值越大，对应特征向量的方向上的方差越大，代表该特征包含的信息量越多。 4. 选择主成分：根据特征值的大小，选择前几个最大的特征值对应的特征向量作为主成分。通常情况下，只需要选取累积贡献率达到一定阈值（如85%或90%）的主成分，从而实现降维。 5. 数据投影：将原始数据投影到所选主成分上，得到降维后的数据。 在应用PCA时，需要注意以下几点： - PCA对数据的标准化或归一化非常敏感，因此在应用PCA之前对数据进行适当的预处理是必要的。 - PCA降维是线性的降维方法，适用于数据具有线性结构的场景。对于非线性结构的数据，可能需要采用核主成分分析（Kernel PCA）或其他非线性降维方法。 - 降维会丢失信息，因此在选择主成分的数量时需要谨慎，过多或过少的主成分都可能导致模型性能的下降。 - PCA降维后的数据更容易可视化和解释，并且可以降低计算复杂度，提高模型训练和预测的速度。 压缩包子文件PCA.asv和PCA.m的文件名暗示，这些文件可能包含了不同编程语言编写的PCA算法实现代码。PCA.asv文件可能是一个自动化脚本或模型文件，而PCA.m文件通常与MATLAB语言有关，这两个文件名表明用户可以利用相应的编程环境和工具进行PCA算法的应用和数据降维操作。 综上所述，PCA作为数据降维算法，是处理多变量数据、简化数据结构的重要工具。通过掌握PCA的原理和应用，可以有效地对数据集进行预处理，并为后续的数据挖掘和机器学习任务打下坚实的基础。"

pca.rar_PCA 降维_pca_特征降维_降维_降维分类

2022-09-24 上传
在标题"pca.rar_PCA 降维_pca_特征降维_降维_降维分类"中，我们看到PCA被用来进行降维和分类任务。PCA降维可以有效地处理特征过多的问题，使得数据更容易被理解和解释。在描述中，提到的是使用PCA对花的类别进行分类...

PCA.rar_PCA 降维_pca降维_监督降维

2022-09-21 上传
在"PCA.rar_PCA 降维_pca降维_监督降维"这个压缩包中，包含了一个名为"PCA.m"的文件，这很可能是一个MATLAB实现的PCA降维算法。MATLAB是一种广泛用于数值计算、图像处理和科学计算的编程语言，它的简洁语法和丰富的...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()，想要将得出的结果value为3个标签PC1，PC2，PC3，如何修改

2023-06-10 上传
你可以将 result 字典中的键值对修改为 {'PC1': pca.explained_variance_[0], 'PC2': pca.explained_variance_[1], 'PC3': pca.explained_variance_[2]}，然后再将其转化为 DataFrame 对象并保存为 csv 文件。...

pca.fit_transform和pca.transform区别是什么，如何改正

2023-04-04 上传
pca.fit_transform()是用于拟合PCA模型并将数据转换为降维后的结果，而pca.transform()是将已经拟合好的PCA模型应用于新数据并将其转换为降维后的结果。 如果需要将新数据用于PCA降维，需要先使用pca.fit()拟合模型...

python pca.fit_transform

2023-06-11 上传
在Python中，pca.fit_transform()函数可以用来对数据进行PCA降维操作。 具体而言，pca.fit_transform()函数将原始数据矩阵进行PCA分解，得到新的降维后的数据矩阵，并返回该矩阵。在使用该函数时，需要先创建PCA...

使用sklearn.decomposition的PCA类对手写体数字图片数据进行降维。使用sklearn.neural_network的MLPClassifier类对降维后的数据训练分类模型，对测试数据进行分类，要求分类准确率达到80%以上。 训练数据：digits_training.csv 测试数据：digits_testing.csv 第1列是类别，其他列是特征属性。 载入训练数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 def normalizeData(X): return X - np.mean(X, axis=0) 使用PCA对数据降维，显示主成分个数 for i in range(len(pca.explained_variance_ratio_)): total_ratio +=pca.explained_variance_ratio_[i] 使用多层感知机对PCA降维后的数据训练分类模型，保存分类模型为mlpNN_pca.m MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(48, 24), random_state=1) 载入测试数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 xTest = pca.transform(xTest) 使用分类模型对测试数据分类，显示分类准确率

2023-06-10 上传
使用MLPClassifier对PCA降维后的数据训练分类模型，保存分类模型为mlpNN_pca.m。然后载入测试数据并分出特征属性和类别，对特征属性进行标准化。对测试数据进行PCA降维，使用分类模型对测试数据分类，显示分类准确率...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 进行PCA降维 pca = PCA(n_components=2) x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 adasyn = ADASYN(random_state=42) x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y) # 进行PCA降维 x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled) # 绘制散点图 ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled) ax2.set_title('Resampled dataset') plt.show()把点弄小一点

2023-06-09 上传
x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y, s=10) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 ...

PCA.fit_transform

2023-05-18 上传
PCA.fit_transform()是基于PCA算法进行降维处理的方法，它可以在拟合模型的同时对数据进行降维，并返回降维后的数据。具体地说，PCA.fit_transform()首先使用PCA算法对样本数据进行拟合，然后将数据映射到新的低维...

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']

2023-06-09 上传
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...

data_pca = pca.fit_transform(df)

2023-05-28 上传
`data_pca = pca.fit_transform(df)`这行代码是错误的。在使用PCA进行降维时，需要将数据矩阵传递给PCA对象的`fit_transform`方法。在这个示例中，应该将标准化后的数据矩阵`data_std`传递给`fit_transform`方法，...
周楷雯
  • 粉丝: 89
  • 资源: 1万+
上传资源 快速赚钱

最新资源