pca降维python实例

Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。该技术蓬勃发展，应用广泛，如人脸识别门禁系统、刷脸支付软件等。人脸识别在本质上是根据每张人脸图像中不同像素点的颜色进行数据建模与判断。人脸图像的每个像素点的颜色都有不同的值，这些值可以组成人脸的特征向量，不
胖哥真不错·2022-11-07 15:41

使用PCA降维实现鸢尾花数据特征可视化

1.调用库和模块importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCA2.提取数据集iris=load_iris()y=iris.targetX=iris.dataX.shape#(150,4)importpandasaspdpd.DataFrame(X).h
烤红薯配鱿鱼丝·2022-11-07 12:12

用通俗易懂的方式讲解：主成分分析(PCA)算法及案例（Python 代码）

3.8协方差矩阵对角化3.9对上面例子整合四、主成分分析（PCA）算法步骤五、核主成分分析KPCA介绍六、PCA算法总结七、实例PCA计算过程八，python实现主成分（PCA）降维九，sklearn实现PCA
Python数据挖掘·2022-11-04 13:51

【数据分析】数据分析达人赛3:汽车产品聚类分析

目录赛题简介赛题背景赛题数据一、查看数据查看类别型变量查看数值型变量二、数据处理处理类别型特征LabelEncoderone-hot特征归一化PCA降维三、K-means进行聚类肘方法看k值聚类结果可视化轮廓系数判断
—Xi—·2022-11-01 14:14

sklearn进行数据处理

掌握使用sklearn进行PCA降维的方法。2.需求说明wine数据集和wine_quality数据集是两份和酒有关的数据集。wine数据集包含3种不同起源的葡萄酒的记录,共178条。
筱翼深凉·2022-11-01 07:51

PCA、LDA后SVM分类案例

高光谱数据SVM分类PCA降维sklearn.decomposition.PCA介绍PCA对象方法导入库（后面使用到了的先全部导入了）PCA使用简单案例PCA.fit()结果：前n个波段包含的主成分信息
爱吃菠萝的天天·2022-10-30 13:20

【机器学习LDA降维、PCA降维、基于信息增益率的决策树分类、模型预测性能（SE、SP、ACC 和 AUC）预测】

1.采用PCA对男女生样本数据中的（身高、体重、鞋码、50m成绩、肺活量）共5个特征进行特征降维，并实现LDA算法对处理后的特征进行分类，计算模型预测性能（包含SE、SP、ACC和AUC），试分析LDA算法如果作为降维技术对于各性能指标的影响。2.实现基于信息增益率进行划分选择的决策树算法，对男女生样本数据中的（喜欢颜色，喜欢运动，喜欢文学）3个特征进行分类，计算模型预测性能（包含SE、SP、AC
是阿晨啊leo·2022-10-30 13:20

pca降维python实例_Python机器学习笔记：使用scikit-learn工具进行PCA降维

这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。
weixin_39672296·2022-10-30 02:37

【局部特征】SIFT算法描述（附python实例代码）

文章目录局部特征SIFT实质特点尺度空间高斯金字塔高斯金字塔的构建分为两步：SIFT特征计算步骤SIFT——计算高斯差分（DoG）空间DoG函数DoG高斯差分金字塔DoG局部极值检测SIFT——特征点（又叫关键点）方向估计SIFT——计算特征点描述子完整代码如下局部特征SIFT基于尺度空间不变的特征，是用于图像处理领域的一种描述。可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。实质在不同的尺度空间上
零碎@流年絮语·2022-10-29 07:04

机器学习（十五）-DBSCAN算法及Python实例

原创不易，转载前请注明博主的链接地址：Blessy_Zhuhttps://blog.csdn.net/weixin_42555080本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一从K-Means到DBSCAN在认识DBSCAN之前，首先看一下它是要解决什么样的问题的！在文章机器学习（九）-k-means算法及优化和Python已经介绍了K-Me
Blessy_Zhu·2022-10-28 21:06

机器学习之PCA降维理论推导

1.PCA降维后的超平面大概具有这样的性质（1）最近重构性：样本点到这个超平面的距离的足够近（2）最大可分性：样本点在这个超平面的投影尽可能分开2.依据最近重构性推导：假定数据样本进行了中心化，再假设投影变换后得到的新坐标系为
zhuzuwei·2022-10-28 15:35

机器学习之PCA降维算法（一）调库实现

代码中的实现思路：1.导入相应的包2对数据进行处理，包括缩放，洗牌等操作3.建立模型4.训练模型（这里的训练有返回值，返回的就是降维处理好的数据）5.可视化处理（当维度降到2维或3维，可以进行可视化处理）PCA
繁华三千东流水·2022-10-28 15:58

Python实例：含有多种分割符字符串拆分方法的详细解析

Python实例：含有多种分割符字符串拆分方法的详细解析问题描述一、理解几个重要的内置函数1.1split函数1.2extend函数1.3lambda匿名函数1.4map函数二、含有多种分割符字符串拆分方法
嵌入式技术·2022-10-25 12:58

python知识图谱问答系统代码_简单构建基于RDF和SPARQL的KBQA（知识图谱问答系统）...

本文主要通过python实例讲解基于RDF和SPARQL的KBQA系统的构建。该项目可在python2和python3上运行通过。注：KBQA即是我们通常所说的基于知识图谱的问答系统。
weixin_40003046·2022-10-25 07:10

卷积神经网络python实例,python卷积神经网络图像

怎样用python构建一个卷积神经网络模型上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出。实验输入仍然采用MNIST图像使用10个featuremap时，卷积和pooling的结果分别如下所示。部分源码如下：[python]viewplaincopy#coding=utf-8'''''
塑胶技术·2022-10-19 17:32

t-SNE 原理及Python实例

由于毕业设计有部分工作需要对比两个图像数据集合的差异，为了可视化差异，利用了目前降维首选的t-SNE。我花了点时间看了sklearn里面关于这部分的文档，也查阅了相关博客，最终成功的将两种图片数据集作了一个可视化的对比。我觉得这个方法很硬核而且还蛮有意思的，利用pythonsklearn库也很容易实现，加上很多教程都是仅仅列出了一个"手写数据集识别"的例子,而我们学习该法的目的在于学习如何将t-S
c2a2o2·2022-10-19 07:45

PCA降维

一、主成分分析1、动机：多个变量之间往往存在一定的相关性，可以通过线性组合的方式从中提取信息。2、主成分分析：将原始的n维数据投影到低维空间，并尽可能的保留更多的信息。---投影后方差最大---最小化重构误差从而达到降维的目的：使用较少的主成分得到较多的信息。二、图像解释比如我们想把二维数据降维到一维，那么我们要去找到一条线使得投影后方差最大，如二图中的直线，然后我们把二维的点都投影到这条线上，此
醉翁之意不在酒~·2022-10-13 07:08

python实例矩阵_python增加矩阵维度的实例讲解

python增加矩阵维度的实例讲解numpy.expand_dims(a,axis)Examples>>>x=np.array([1,2])>>>x.shape(2,)>>>y=np.expand_dims(x,axis=0)>>>yarray([[1,2]])>>>y.shape(1,2)>>>y=np.expand_dims(x,axis=1)#Equivalenttox[:,newaxis]
weixin_39721953·2022-10-06 19:02

机器学习面试题——PCA与LDA

机器学习面试题——PCA与LDA提示：不知道今后互联网大厂考还是不考，准备着PCA介绍一下PCA算法步骤PCA原理PCA降维之后的维度怎么确定说说PCA的优缺点推导一下PCA降维方法有哪些？
冰露可乐·2022-09-28 19:01

图解机器学习算法(14) | PCA降维算法详解（机器学习通关指南·完结）

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/34本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/198声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处引言在互联网大数据场景下，我们经常需要面对高维数据，在对这些数据做分析和可视化的时候，我们通常会面对「高维」这个障碍。在数据挖掘和建模的过程
ShowMeAI·2022-09-28 18:31

机器学习笔记（八）：PCA降维算法

1-PCA概述主成份分析，简称为PCA，是一种非监督学习算法，经常被用来进行数据降维有损数据压缩特征抽取数据可视化2-PCA原理详解通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值特征向量，选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据矩阵转换到新的空间当中，实现数据特征的降维。由于得到协方差矩阵的特征值特征向量有两种方法：特征值分解协方差矩阵、奇异值分
LiAnG小炜·2022-09-28 18:25

python机器学习 | PCA降维算法介绍及实现

本篇文章学习：通俗易懂的主成分分析法（PCA）详解这篇文章关于PCA介绍得非常详细及清楚，数学解释也相当通俗易懂，墙墙推~~PCA降维算法介绍及实现1PCA降维算法介绍1.1数据降维和PCA概念1.2PCA
Claire_chen_jia·2022-09-28 18:24

机器学习算法-PCA降维技术

机器学习算法-PCA降维一、引言在实际的数据分析问题中我们遇到的问题通常有较高维数的特征，在进行实际的数据分析的时候，我们并不会将所有的特征都用于算法的训练，而是挑选出我们认为可能对目标有影响的特征。
weixin_30270561·2022-09-27 12:31

PCA主成分分析算法专题【Python机器学习系列（十五）】

PCA主成分分析算法专题【Python机器学习系列（十五）】文章目录1.PCA简介1.2python实现鸢尾花数据集PCA降维1.3sklearn库实现鸢尾花数据集PCA降维案例    ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ꧔ꦿ1
侯小啾·2022-09-19 07:56

一文速学-时间序列分析算法之移动平均模型(MA)详解+Python实例代码

目录前言一、移动平均模型(MA)模型原理自回归移动平均模型自相关系数常用的MA模型的自相关系数通用：MA(1)模型：MA(2)模型：自协方差函数二、Python案例实现平稳时间序列建模步骤平稳性检验输出内容解析：补充说明：MA预测模型消除趋势和季节性变化差分Differencing分解DecompositionACF自协方差和PACF偏自相关函数模型建立编辑MA与AR模型的对比点关注，防走丢，如有
fanstuck·2022-09-16 07:14

Python实例：根据字典值对字典进行排序的三种方法

Python实例：根据字典值对字典进行排序的三种方法一、实际场景及解决思路二、字典排序的三种实现方法2.1使用列表解析方法实现字典排序2.2使用`zip`方法实现字典排序2.3使用传递`sorted`函数的
嵌入式技术·2022-09-15 12:35

Python实例一（根据半径r计算圆面积）

无论交互式还是文件式的运行都需要使用python解释器，所以需要提前将python解释器进行安装。具体安装步骤详看其他博客文章。其中交互式为直接在命令提示符里面进行编写代码，而文件式为先创建新的文件夹，在该文件下可以先建立一个新的文本档，后缀可以先为txt,在其中写入helloworld!,保存后将后缀名改为.py。之后在该文件夹的空白处点击shift和右键，可发现在该地方有在此处打开Powers
蕾峰·2022-09-10 19:22

Python数据分析之使用scikit-learn构建模型

model_selection模型选择模块、preprocessing数据预处理模块、decompisition特征分解模块，通过这三个模块能够实现数据的预处理和模型构建前的数据标准化、二值化、数据集的分割、交叉验证和PCA
·2022-08-16 16:47

python词频统计三国演义_python实例：三国演义TXT文本词频分析

0x00前言找不到要写什么东西了！今天有个潭州大牛讲师说了个文本词频分析我基本上就照抄了一遍中间遇到一些小小的问题自我百度填坑补全了如下：效果演示0x01准备环境及介绍python3.x版本随意安装jieba库pipinstalljiebajieba三种模式：1.精准模式lcut函数，返回一个分词列表2.全模式3.搜索引擎模式词频：：的键值对IPO描述imputoutputprocess输入：从文
weixin_39733812·2022-07-27 07:50

sklearn 之 PCA降维算法

sklearn.decomposition.PCA重要接口：fittransform：用训练好的模型对数据进行转换fit_transform：二合一inverse_transform：【pca.inverse_transform(数据集)，就是把降维后的数据集按照原来的框架升维回去，但不能完全将数据重置回去，可以用来降噪】重要参数n_components：根据我们的降维目标来选取，如果我们希望可视
追梦小凯·2022-07-24 07:25

贝叶斯优化算法python实例_贝叶斯优化(Bayesian Optimization)只需要看这一篇就够了,算法到python实现...

贝叶斯优化(BayesianOptimization)1问题提出神经网咯是有许多超参数决定的，例如网络深度，学习率，正则等等。如何寻找最好的超参数组合，是一个老人靠经验，新人靠运气的任务。穷举搜索GridSearch效率太低；随机搜索比穷举搜索好一点；目前比较好的解决方案是贝叶斯优化1.1贝叶斯优化的优点贝叶斯调参采用高斯过程，考虑之前的参数信息，不断地更新先验；网格搜索未考虑之前的参数信息贝叶斯
weixin_39968410·2022-07-05 07:05

好玩又有趣的Python实例小游戏代码，我能在电脑上琢磨一天

PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以点击下方链接自行获取Python免费学习资料、代码以及交流解答点击即可加入几个简单的Python实例，好玩有趣，基础语法。
酸菜鱼编程·2022-07-04 17:59

Seurat重要命令汇总

satijalab.org/seurat/articles/essential_commands.html⚠️⚠️1.Seurat标准工作流程读入数据->构建Seurat对象->归一化->寻找特征基因->标准化->PCA
Hayley笔记·2022-07-01 10:47

Python实例分析——文本词频统计

基于中国大学mooc网嵩天老师的《Python语言程序设计》课程实例文章目录一、数字文本pi二、英文文本*Hamlet*三、中文文本《三国演义》一、数字文本pi问题描述：统计并输出圆周率pi小数点后1000位中各数字出现频率并排序完整代码：txt=open('pi1000.txt','r').read()#获取文本文件counts={}#创建空字典fornumintxt:ifnum=='':#排除
m0_67393157·2022-06-13 11:15

Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维

Python机器学习笔记使用scikit-learn工具进行PCA降维之前总结过关于PCA的知识：深入学习主成分分析（PCA）算法原理。
weixin_34268843·2022-06-12 07:52

软件测试 | App测试——Appium实战总结，淘宝App测试项目案例

Appium+Python实例一、启动淘宝APP在这里主要给大家推荐一个sdk自带的实用工具aapt。
小梧敲代码·2022-06-10 07:38

Python实例篇：自动操作Excel文件（既简单又特别实用）

前言大家好，我是辣条哥~大家平时在工作与学习中都会操作到Excel文件格式，特别是很多数据的时候，靠人力去识别操作非常容易出错。今天就带大家用Python来处理Excel文件，让你成为一个别人眼中的秀儿~这已经是辣条发布的第114篇博文了，也有很多人留言说想要我的源码，还有想让我带的，奈何我也时间有限，不过能帮的就是我之前也收集了很多的源码，PDF，视频这些，想要的可以直接找我：《单击蓝字直接找我
五包辣条！·2022-06-01 19:16

轻松入门自然语言处理系列 专题4 词向量的使用及评估

文章目录前言一、GloVe向量的使用二、词向量可视化1.构建词组2.PCA降维3.TSNE降维三、使用预训练语言模型生成句子向量总结前言本文主要介绍了词向量的使用及评估，包含GloVe向量的使用、词向量可视化和使用预训练语言模型生成句子向量
cutercorley·2022-05-29 07:33

Python实例3—从Excel中调用数据并绘制成图

Excel是一个对处理数据很友好的软化，大量的数据可以在其中处理。笔者今天学习了一下使用Python从Excel中调用数据并绘制成图的方法，将该方法分享给大家。案例：我们在excel第四个“sheet”表格中的第一列和第二列输入一组滞回曲线的数据（excel数据及图如下图所示），那么怎么使用python进行调用而读取excel中的数据呢？调用python读取excel数据方法：importxlrd
土木爱研小站·2022-05-27 11:40

机器学习PCA学习(主成分分析)

PrincipalComponentsAnalysis)，简称PCA，一种数据降维技术，常用于数据处理这一方面，好比说我们的数据集中有100个特征，这些特征可能有共性、无用的信息，或者我们想要将多特征融合，此时我们就需要用到PCA
小k同学！·2022-05-25 02:54

240个Python练习案例附源码(百看不如一练)

今天给大家整理了247个经典实用有趣的Python实例，185页代码齐全可复制pdf，几乎涵盖了Python各个方面的知识点，即可以帮助小白快速全面的学习Python，也可以让老手通过实战练习来查缺补漏
毛毛的猫毛·2022-05-21 07:51

机器学习系列(13)_PCA对图像数据集的降维_02

文章目录一、PCA降维1、降维究竟是怎样实现的2、二维特征矩阵降维的一般过程3、PCA降维与特征选择的不同二、PCA与SVD1、重要参数n_components2、迷你案例：高维数据的可视化（鸢尾花）3
温欣'·2022-05-18 07:52

机器学习原理与实战 | PCA降维实践

文章目录1.PCA介绍1.1概念1.2降维及恢复示意图2.PCA算法模拟2.1Numpy实现2.2sklearn包实现3.实例：pca进行人脸降维%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp1.PCA介绍1.1概念思想：dots=np.array([[1,1.5],[2,1.5],[3,3.6],[4,3.2],[5,5.
Clichong·2022-05-18 07:17

机器学习sklearn（14）PCA降维

降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。在原始的高维空间中，包含冗余信息以及噪声信息，在实际应用中例如图像识别中会造成误差，降低准确率；而通过降维，可以减少信息的冗余、提高识别等的精度，还可以寻求数据内部的本质结构特征。降维的目的特征选择：选择重要的特征子集，删除其余特征；特征提取：由原始特征形成的较少的新特征。降维的作用：降低时间的复杂度和空间复杂度节省了提取不必
又要起名字了·2022-05-18 07:17

机器学习sklearn-PCA降维算法

1概述1.1什么叫“维度”对于数组和Series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。针对每一张表，维度指的是样本的数量或特征的数量，一般无特别说明，指的都是特征的数量。对图像来说，维度就是图像中特征向量的数量。特征向量可以理解为是坐标轴。**降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量。**降维的目的是为了让算法运算更快，效果更好，但其实还有另一种
Heiko_Lee·2022-05-18 07:47

特征选择与特征提取

PCA--零均值化（中心化）PCA降维的几何意义：PCA--协方差矩阵：PCA--协方差矩阵：对协方差矩阵求特征值、特征矩阵:2、PCA--鸢尾花实例3、PCA
小嵌同学·2022-05-17 14:39

240个Python练习案例附源码(百看不如一练)

今天给大家整理了247个经典实用有趣的Python实例，185页代码齐全可复制pdf，几乎涵盖了Python各个方面的知识点，即可以帮助小白快速全面的学习Python，也可以让老手通过实战练习来查缺补漏
·2022-05-14 10:05

Python技巧篇：如何巧妙运用Python处理Word文档

前言大家好，我是辣条之前有给大家分享了一篇：《Python实例篇：自动操作Excel文件（既简单又特别实用）》根据很多粉丝反馈是有用处的，于是乎应广大群众号召，今天给大家再来一波Python操作Word
五包辣条！·2022-05-07 12:33

Python实例练习逆序输出字符串讲解

目录1.问题描述2.算法思路3.代码实现第一种切片方式第二种循环转换1.问题描述输入一个字符串然后对其进行逆序输出第一种方式：字符串切片第二种方式：使用循环转换然后逆序输出比如：输入字符串'hello'，逆向输出'olleh'小伙伴们看了问题描述后，一定要自己先练习，再去看博主的代码和解题思路，才能提高自己的编程水平，全靠自觉哟！！！2.算法思路1.使用循环从字符串的长度减一开始到0结束2.每次的
·2022-05-06 14:42

Python实例练习水仙花数问题讲解

目录1.问题描述2.问题分析3.算法思路4.代码实现for循环代码实现while循环代码实现1.问题描述水仙花数也被称为超完全数字不变数、自恋数、自幂数、阿姆斯壮数或阿姆斯特朗数，水仙花数是指一个3位数，它的每个位上的数字的3次幂之和等于它本身。1、水仙花数是一个三位数：1113334569995302、水仙花数的个位、十位、百位的数字立方和等于原数小伙伴们看了问题描述后，一定要自己先练习，再去看
·2022-05-06 14:40
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