python sklearn包中的主成分分析_scikit-learn中的主成分分析（PCA）的使用
1、函数原型及参数说明
class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False)
参数说明：
n_components:
意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n
类型：int 或者 string，缺省时默认为None，所有成分被保留。
赋值为int，比如n_components=1，将把原始数据降到一个维度。
赋值为string，比如n_components='mle'，将自动选取特征个数n，使得满足所要求的方差百分比。
copy:
类型：bool，True或者False，缺省时默认为True。
意义：表示是否在运行算法时，将原始训练数据复制一份。
若为True，则运行PCA算法后，原始训练数据的值不会有任何改变，因为是在原始数据的副本上进行运算；
若为False，则运行PCA算法后，原始训练数据的值会改，因为是在原始数据上进行降维计算。
whiten:
类型：bool，缺省时默认为False
意义：白化，使得每个特征具有相同的方差。关于“白化”，可参考：Ufldl教程
2、PCA的对象
components_ ：返回具有最大方差的成分。
explained_variance_ratio_：返回 所保留的n个成分各自的方差百分比。
n_components_：返回所保留的成分个数n。
mean_：
noise_variance_：
3、PCA对象的方法
fit(X,y=None)
fit()可以说是scikit-learn中通用的方法，每个需要训练的算法都会有fit()方法，它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法，此处y自然等于None。
fit(X)，表示用数据X来训练PCA模型。
函数返回值：调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X)，表示用X对pca这个对象进行训练。
fit_transform(X)
用X来训练PCA模型，同时返回降维后的数据。
newX=pca.fit_transform(X)，newX就是降维后的数据。
inverse_transform()
将降维后的数据转换成原始数据，X=pca.inverse_transform(newX)
transform(X)
将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后，对于新输入的数据，都可以用transform方法来降维。
此外，还有get_covariance()、get_precision()、get_params(deep=True)、score(X, y=None)等方法，以后用到再补充吧。
4、举例
以一组二维的数据data为例，data如下，一共12个样本(x,y)，其实就是分布在直线y=x上的点，并且聚集在x=1、2、3、4上，各3个。
>>>data
array([[1. , 1. ],
[0.9 , 0.95],
[1.01, 1.03],
[2. , 2. ],
[2.03, 2.06],
[1.98, 1.89],
[3. , 3. ],
[3.03, 3.05],
[2.89, 3.1],
[4. , 4. ],
[4.06, 4.02],
[3.97, 4.01]])
data这组数据，有两个特征，因为两个特征是近似相等的，所以用一个特征就能表示了，即可以降到一维。下面就来看看怎么用sklearn中的PCA算法包。
(1)n_components设置为1，copy默认为True，可以看到原始数据data并未改变，newData是一维的。
>>> from sklearn.decomposition importPCA>>> pca=PCA(n_components=1)>>> newData=pca.fit_transform(data)>>>newData
array([[-2.12015916],
[-2.22617682],
[-2.09185561],
[-0.70594692],
[-0.64227841],
[-0.79795758],
[0.70826533],
[0.76485312],
[0.70139695],
[2.12247757],
[2.17900746],
[2.10837406]])>>>data
array([[1. , 1. ],
[0.9 , 0.95],
[1.01, 1.03],
[2. , 2. ],
[2.03, 2.06],
[1.98, 1.89],
[3. , 3. ],
[3.03, 3.05],
[2.89, 3.1],
[4. , 4. ],
[4.06, 4.02],
[3.97, 4.01]])
(2)将copy设置为False，原始数据data将发生改变。
>>> pca=PCA(n_components=1,copy=False)>>> newData=pca.fit_transform(data)>>>data
array([[-1.48916667, -1.50916667],
[-1.58916667, -1.55916667],
[-1.47916667, -1.47916667],
[-0.48916667, -0.50916667],
[-0.45916667, -0.44916667],
[-0.50916667, -0.61916667],
[0.51083333, 0.49083333],
[0.54083333, 0.54083333],
[0.40083333, 0.59083333],
[1.51083333, 1.49083333],
[1.57083333, 1.51083333],
[1.48083333, 1.50083333]])
(3)n_components设置为'mle'，看看效果，自动降到了1维。
>>> pca=PCA(n_components='mle')>>> newData=pca.fit_transform(data)>>>newData
array([[-2.12015916],
[-2.22617682],
[-2.09185561],
[-0.70594692],
[-0.64227841],
[-0.79795758],
[0.70826533],
[0.76485312],
[0.70139695],
[2.12247757],
[2.17900746],
[2.10837406]])
(4)对象的属性值
>>>pca.n_components1
>>>pca.explained_variance_ratio_
array([0.99910873])>>>pca.explained_variance_
array([2.55427003])>>>pca.get_params
我们所训练的pca对象的n_components值为1，即保留1个特征，该特征的方差为2.55427003，占所有特征的方差百分比为0.99910873，意味着几乎保留了所有的信息。get_params返回各个参数的值。
(5)对象的方法
>>> newA=pca.transform(A)
对新的数据A，用已训练好的pca模型进行降维。
(6)设置参数
>>> pca.set_params(copy=False)
PCA(copy=False, n_components=1, whiten=False)
设置参数。
参考：