pca降维python实例第14页

【PCA降维】

Wendy冬雪飘·2020-08-13 19:25

Python 之 sklearn 实现 PCA 降维

ExplainedVariance累计贡献率又名累计方差贡献率不要简单理解为解释方差，它是PCA降维维度的重要指标，一般选取累计贡献率在90%左右的维度作为PCA降维的参考维度。

Ellating123·2020-08-13 19:06

人工智障学习笔记——机器学习(11)PCA降维

一.概念PrincipalComponentAnalysis(PCA)：主成分分析法，是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，即把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合。并期望在所投影的维度上数据的方差最大，尽量使新的m个特征互不相关。从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性。以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数

九日王朝·2020-08-13 18:12

主成分分析法PCA降维

转载自：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779##Python实现PCAimportnumpyasnpdefpca(X,k):#kisthecomponentsyouwant#meanofeachfeaturen_samples,n_features=X.shapemean=np.array([np.mean

芥末·2020-08-13 18:33

Scikit-Learn （浅谈PCA降维算法）

注：PCA算法流程，此处不做介绍。Scikit中KMeans的参数说明：classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver=’auto’,tol=0.0,iterated_power=’auto’,random_state=None)具体参数可以参考：网站https://www.w3c

Micheal超·2020-08-13 18:18

sklearn降维算法：PCA、LDA、MDS、流形学习Isomap

一、PCA降维（主成分分析）PCA是最常用的无监督降维算法其原理是寻找方差最大维度，只是最大化类间样本的方差例如，已知存在数据点如下图PCA算法寻找方差最大维度PCA案例：iris降维%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdecompositionfromsklearnimportdatasetsiris

qq_42797457·2020-08-13 18:45

自学python实例_飞机大战_3_代码讲解

开头附上传送门自学python实例_飞机大战_1_开始准备篇自学python实例_飞机大战_2_纯代码篇代码以及素材创建工程目录:准备基础工作:importpygamefromplane_spriterimport

sola_酱·2020-08-13 18:54

自学python实例_git的基本使用_速查表

目录1.git简介1.1git是什么1.2git的特点1.3安装与配置2.git的功能_命令2.1创建版本2.2查看版本记录2.3退回以前版本操作2.4查看操作记录2.5查看当前工作树的状态2.6撤销修改2.7对比文件不同2.8删除文件3.分区管理里面的功能_命令3.1查看地当前分支3.2创建和切换分支3.3合并分支3.4删除分支3.5使用分支命令查看分支版本信息3.6禁止快速合并3.7保存当前未

sola_酱·2020-08-13 18:54

【Python学习】 - sklearn - PCA降维相关

1、PCA算法介绍主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高，比如1000个特征，在这1000个特征中可能包含了很多无用的信息或者噪声，真正有用的特征才100个，那么我们可以运用PCA算法将1000个特征降到100个特征。这样不仅可以去除无用的噪声，还能减少很大的计算量。主成分分析不是一种预

韬光养晦_·2020-08-13 17:35

使用Sklearn模块建立聚类、回归、分类模型并评价

数据预处理和降维首先来学习下加载数据集、划分数据集、数据预处理以及PCA降维#加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()

自由小节奏·2020-08-13 17:23

Python3.x中sklearn机器学习库中PCA参数问题

PCA为主成分分析库导入方式：fromsklearn.decompositionimportPCA其中默认有三个主要参数：n_components此参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目，可以是

DoubleFly安·2020-08-13 16:53

sklearn PCA降维

特征表示训练集nx64，n表示样本个数，64表示特征个数使用PCA将64维特征降维2维：代码实现fromsklearn.decompositionimportPCAfrommatplotlibimportpyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpdigits_train=pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/

西檬饭·2020-08-13 16:09

利用PCA计算点云的法线

比如二维散乱的点：经过PCA降维后,变成了一维直线,而该直线保证点尽可能分散,变成如下图(跟最小二乘是一样的)：具体原理可参考点击打开链接前面说的是二维降到一维时的情况，假如我们有一堆散乱的三维点云,则可以这样计算法线

神气爱哥·2020-08-13 16:35

深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义（转）

在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量：需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，特征有时多了（需要PCA

monk1992·2020-08-13 16:42

PCA降维python实现

#coding=utf-8fromnumpyimport*'''通过方差的百分比来计算将数据降到多少维是比较合适的，函数传入的参数是特征值和百分比percentage，返回需要降到的维度数num'''defeigValPct(eigVals,percentage):sortArray=sort(eigVals)#使用numpy中的sort()对特征值按照从小到大排序sortArray=sortAr

luojiaao·2020-08-13 15:52

【机器学习实战05】PCA降维算法

1、数据简化使得数据更易使用降低很多算法的计算开销去除噪声使得结果易懂2、降维方法1：主成分分析法(PrincipalComponentAnalysis,PCA)在PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该过程一直重复,重复次数为原始数据中特征的数目

墨竹 | kevinelstri·2020-08-13 15:30

Python scikit-learn，特征降维，主成分分析，PCA

houyanhua1·2020-08-13 14:10

机器学习之主成分分析——基于Scikit-Learn

用PCA降维意味着去除一个或多个最小主成分，得到一个更低维度且保留最大数据方差的数据投影。PCA的主要弱点是经常受数据集的异常点影响。

elma_tww·2020-08-13 14:56

Python打包方法基本应用方式介绍

chengxuyuanyonghu·2020-08-13 13:58

机器学习(3.2)--PCA降维鸢尾花数据降维演示

PCA（Principalcomponentsanalysis）也称主成分分析，是机器学习中降维的一种方法本例使用数据集简介:以鸢尾花的特征作为数据，共有数据集包含150个数据集，分为3类setosa(山鸢尾),versicolor(变色鸢尾),virginica(维吉尼亚鸢尾)每类50个数据，每条数据包含4个属性数据和一个类别数据.本例通过这150个数据来演示降维后的最维效果，因为每个鸢尾花的特

雨落那秋林·2020-08-13 13:03

机器学习(28)【降维】之sklearn中PCA库讲解与实战

机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四前言在（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中，对主成分分析的原理做了总结，本章总结如何使用scikit-learn工具来进行PCA

机器学习算法与Python学习·2020-08-13 12:50

Python：将MNIST数据PCA降维到87维，并另存为arff格式

importnumpyasnpimportcopyimportpandasaspdfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerMNIST=datasets.fetch_mldata('MNISToriginal')X,y=MNIST['

DeniuHe·2020-08-13 11:21

【机器学习实战】降维方法的sklearn实现----PCA和LDA

它的作用是指定PCA降维后的特征数(也就是降维后的维度)。若取默认(None)，则n_components==min(n

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-08-13 11:47

用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结，下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。

weixin_33738578·2020-08-13 11:38

Python 之 sklearn 实现 PCA 降维

ExplainedVariance累计贡献率又名累计方差贡献率不要简单理解为解释方差，它是PCA降维维度的重要指标，一般选取累计贡献率在90%左右的维度作为PCA降维的参考维度。

稚枭天卓·2020-08-13 10:39

sklearn PCA使用

scikit-learn学习主成分分析(PCA)其中一篇是（防删除）：在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结，下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA

_____miss·2020-08-13 10:30

sklearn.decomposition.PCA主要参数讲解、对鸢尾花数据集进行PCA降维处理

1.scikit-learnPCA类介绍classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver=’auto’,tol=0.0,iterated_power=’auto’,random_state=None)[source]¶官方文档：https://scikit-learn.org/sta

不会技术的IT男·2020-08-13 10:44

python简单的人脸识别系统（PCA+逻辑回归）

python简单的人脸识别系统（PCA+逻辑回归）数据集：ORL人脸库特征提取：PCA降维，将112*92降成30分类器：逻辑回归**代码：fromtkinterimport*fromtkinter.tiximportTk

菜鸟的梦幻日记·2020-08-13 10:23

PCA(主成分分析)降维的概念、作用及算法实现

1、PCA降维的概念PrincipalComponentAnalysis(PCA)：主成分分析法，是最常用的线性降维方法。

JIN_嫣熙·2020-08-13 10:36

用sklearn 实践PCA降维

原文地址：https://towardsdatascience.com/pca-using-python-scikit-learn-e653f8989e60对于许多机器学习应用程序,它有助于可视化你的数据.可视化2或3维数据并不具有挑战性.但是,即使本教程的这一部分中使用的Iris数据集也是4维的.你可以使用PCA将4维数据缩减为2维或3维,以便你可以绘制并希望更好地理解数据.加载Iris数据集I

leidashuaige·2020-08-13 10:53

机器学习笔记12-PCA(主成分分析)

PCA降维算法已标注和未标注的数据上都有降维技术。这里我们主要关注未标注数据上的降维技术，该技术也可以用于已标注数据。

Tobesix·2020-08-13 10:10

sklearn.decomposition.PCA介绍

sklearn.decomposition.PCA介绍下面我们主要基于sklearn.decomposition.PCA来讲解如何使用scikit-learn进行PCA降维。

foxchopin·2020-08-13 10:22

【机器学习】Sklearn库主成分分析PCA降维的运用实战

1、PCA分类介绍在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA。原理：线性映射（或线性变换），简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上，那么在数据分析上，我们是将数据的主成分（包含信息量大的维度）保留下来，忽略掉对数据描述不重要的成分。即将主成分维度组成的向量空间作为低维

brucewong0516·2020-08-13 10:30

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法（白宁超2018年10月22日10:14:18）摘要：主成分分析（英语：Principalcomponentsanalysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术

weixin_33816611·2020-08-13 10:18

【转】推荐系统算法--奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1

快活林高老大·2020-08-12 15:54

【python实例】爬取中国前20强大学

注释了一些在学习过程中对这个实例里一些语句作用的理解：importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportbs4defgetHTMLText(url):#用于获取html文本try:r=requests.get(url,timeout=30)r.raise_for_status()#遇到错误时会返回错误类型r.encoding=r.apparent_enco

这贼不会玩·2020-08-12 12:17

【Python实例第8讲】模型复杂度影响

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）本讲介绍模型复杂度怎样影响预测精度和计算性能。我们使用的数据集仍然是波士顿房价数据集。对于模型的每一类，我们通过选择有关的模型参数，度量计算性能和预测功效的影响，以此考察模型的复杂度。下面，我们用Python代码解释原理。代码详解首先，加载必须的Python函数库。print(__doc__)#Author:Eus

Goodsta·2020-08-12 00:12

python实例化对象_python实例对象的生命周期

python实例化对象Whenourprojectgrowsinitsscope,itbecomestootedioustomanagerelateddatausingbuilt-intypes,suchaslistsanddictionaries.Inthiscase

weixin_26714857·2020-08-11 11:12

【python】PCA降维及其在分类问题中的应用

1.机器学习的类别机器学习分为四大块，如下图所示，分别是：classification(分类)，regression(回归),clustering(聚类),dimensionalityreduction(降维)。区分方式：给定一个样本特征,我们希望预测其对应的属性值,如果是离散的,那么这就是一个分类问题，反之，如果是连续的实数,这就是一个回归问题。给定一组样本特征,我们没有对应的属性值,而是想发掘

CallMeJacky·2020-08-11 10:09

bp神经网络推导及python实例

bp神经网络BP（backpropagation，反向传播）神经网络（neuralnetwork），通常指具有三层网络结构的浅层神经网络。神经网络由一个个神经元（Neuron）组成，神经元由输入、计算、输出单元组成。对应上图输入为x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn和截距+1+1+1，输出为：y^=hw,b(X)=f(wTX)=f(∑i

Diamond-Mine·2020-08-11 03:34

三种方法实现PCA降维

主成分分析，即PrincipalComponentAnalysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。PCA的主要算法如下：组织数据形式，以便于模型使用；计算样本每个特征的平均值；每个样本数据减去该特征的

DLANDML·2020-08-11 03:24

Python实例：向量基本操作

#coding:utf-8'''向量操作'''fromfunctoolsimportreducedefvector_add(v,w):return[v_i+w_iforv_i,w_iinzip(v,w)]defvector_subtract(v,w):return[v_i-w_iforv_i,w_iinzip(v,w)]defvector_sum(vectors):result=vectors[0

视觉智能·2020-08-11 01:41

Python实例: wordcloud 政府工作报告词云

基本思路步骤1：读取文件、分词整理步骤2：设置并输出词云步骤3：观察结果，优化迭代importjiebaimportwordcloudf=open(r"C:\Users\锦樽\Desktop\新时代中国特色社会主义.txt","r",encoding="utf-8")t=f.read()f.close()ls=jieba.lcut(t)txt="".join(ls)w=wordcloud.Word

唐樽·2020-08-11 00:15

Python实例1：圆周率的计算！

圆周率的计算正方形内部有一个内切圆，则正方形和内切圆的面积之比为：（2r)^2/Πr^2=4/Π因此，圆周率的计算问题转化为计算正方形的面积和其内切圆的面积的问题。方法假设有若干个随机的点分布在正方形内则正方形内点的个数和内切圆内点的个数之比就近似与正方形和内切圆的面积之比。点数越多，结果越准确基本思路通过random产生一系列[-1,1]的随机数坐标(x,y)判断点(x,y)是否落在内切圆内判断

爬遍天下无敌手·2020-08-11 00:35

Python实例6：圆周率的计算（蒙特卡罗方法）

通过1/4圆面积和正方形面积的比值可以求出和π相关的一个数值代码实现：fromrandomimportrandomfromtimeimportperf_counterDARTS=1000*1000hits=0.0start=perf_counter()foriinrange(1,DARTS+1):x,y=random(),random()dist=pow(x**2+y**2,0.5)ifdist<

Kiss--The--Rain·2020-08-10 23:34

使用Thrift搭建跨语言调用服务Java和Python实例

Github地址：https://github.com/miaolegemitong/thrift-demo定义thrfit文件定义简单的结构体DemoObjectstructDemoObject{1:stringx2:i32y}定义服务端口DemoServiceserviceDemoSerivce{stringping(1:stringparam)DemoObjectgetObject(1:st

miaolegemitong·2020-08-10 10:33

用PCA(主成分分析法)进行信号滤波

文章把PCA降维定性和数学理解分析得生动且透彻，这里不再重复

weixin_30709809·2020-08-10 07:41

NLP 中文文本聚类之无监督学习

PCA降维的原理及步骤。实战TF-IDF的中文文本K-means聚类。实战Word2Vec的中

蔚1·2020-08-10 07:06

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一、Inputlayer:一般输入数据都会进行一些预处理，常见的有以下步骤（图像处理中）：1）去均值：把输入数据各个维度都中心化到02）归一化：幅度归一化到同样的范围3）PCA/whitening:用PCA

Yan飞翔·2020-08-09 03:30

图像特征描述与匹配（一）——BRIEF特征点描述与匹配

后来有人提出采用PCA降维的方法，但没有解决计算描述子耗时的问题。鉴于上述的缺点MichaelCalo

马大哈先生·2020-08-08 19:22

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