主成分分析 降维

import pandas as pd

#参数初始化
inputfile = '../data/principal_component.xls'
outputfile = '../tmp/dimention_reducted.xls' #降维后的数据

data = pd.read_excel(inputfile, header = None) #读入数据

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA()
pca.fit(data)
pca.components_ #返回模型的各个特征向量
pca.explained_variance_ratio_ #返回各个成分各自的方差百分比

通过属性合并来创建新的属性维度，或直接通过删除不相关的属性（维）来减少数据维数。从而提高数据挖掘的效率、降低计算成本。属性规约的目标是找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽可能地接近原来数集的概率分布