Python实现主成分分析（PCA）降维：原理及实例分析 - CSDN ...

转载文章：Python实现主成分分析（PCA）降维：原理及实例分析简介降维是由一些问题带来的：可以缓解由维度诅咒（高维）带来的问题；可以用来压缩数据 ... Python实现主成分分析（PCA）降维：原理及实例分析 悟乙己 2021-03-2612:10:53 820 收藏 7 分类专栏： 机器学习︱R+python 文章标签： PCA 主成分 python 降维 原文链接：https://finthon.com/python-pca/ 版权 机器学习︱R+python 专栏收录该内容 78篇文章 28订阅 订阅专栏 转载文章：Python实现主成分分析（PCA）降维：原理及实例分析 简介 降维是由一些问题带来的： 可以缓解由维度诅咒（高维）带来的问题；可以用来压缩数据，将损失数据最小化；可以将高维数据降到低维进行可视化。

主成分分析（Principalcomponentsanalysis，简称PCA）是最重要的降维方法之一。

一般我们提到降-维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。

PCA的scikit-learn实现 scikit-learn集成了PCA方法，调用起来也更加方便。

需要注意的是，在scikit-learn中使用了奇异值分解来计算特征向量和特征值。

PCA的调用方法非常简单，这里列出全部代码。

importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.decompositionimportPCA fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs X,y=make_blobs(n_samples=10000,n_features=3,centers=[[3,3,3],[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2]], cluster_std=[0.2,0.1,0.2,0.2],random_state=9) #降维到二维 pca=PCA(n_components=2) pca.fit(X) #输出特征值 print(pca.explained_variance_) 输出特征向量 print(pca.components_) #降维后的数据 X_new=pca.transform(X) print(X_new) fig=plt.figure() plt.scatter(X_new[:,0],X_new[:,1],marker='o') plt.show() pca.transform(X)为降维之后的数据，从100003->100002 结果如下： #特征值 [3.785216380.03272613] #特征向量 [[0.576016220.578461910.57757002] [-0.32920617-0.482568820.81163454]] #降维后的结果 [[1.290496170.01162118] [-2.5902227-0.04141849] [2.81225258-0.05286925] ... [2.52492314-0.0935418] [2.982064560.03861322] [2.28089246-0.13618233]] 需要注意的是PCA()方法中的参数设置： pca=PCA(n_components=0.95) 当n_components=0.95表示指定了主成分累加起来至少占95%的那些成分。

pca=PCA(n_components='mle') 当n_components='mle'表示让MLE算法自己选择降维维度的效果。

悟乙己 关注 关注 1 点赞 踩 0 评论 7 收藏 一键三连 扫一扫，分享海报 专栏目录 python实现PCA降维的示例详解 09-17 今天小编就为大家分享一篇python实现PCA降维的示例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。

一起跟随小编过来看看吧 pca降维python实例_Python实现PCA降维 weixin_39636102的博客 12-03 460 特征降维之PCA特征降维是无监督学习的另一个应用，在图像识别方面，经常会遇到特征维度非常高的训练样本(像素矩阵)时，很难提供数据展现，训练学习模型也很耗时耗力，特征降维不仅重构了有效的低维度特征向量，也为数据展现提供了可能，其中主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)是应用最广泛的特征降维技术。

PCA简单来说，是一种特征选择(重构)手段，将原来的特征空间做了映射，使得... 参与评论 请先登录后发表评论~ 插入表情 代码片 HTML/XML objective-c Ruby PHP C C++ JavaScript Python Java CSS SQL 其它 最详细的降维方法PCA的数学原理 weixin_43204128的博客 05-26 387 https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html 机器学习降维之PCA（python代码+数据） 热门推荐 三少说 06-27 3万+ 加深PCA算法研究 降维算法之PCA及其实战 huahuaxiaoshao的博客 01-07 734       主成分分析（Principalcomponentsanalysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。

在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。

为什么说PCA应用广泛呢？PCA是一种无监督算法，也就是我们不需要标签也能对数据做降维，这就使得其应用范围更加广泛了。

一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，... 深度学习入门-mnist数据集 weixin_45720751的博客 10-03 254 深度学习入门-基于python的理论与实现 3.6.1MNIST数据集 我使用的是pyhcharm可以直接通过setting里Installtensorflow模块导入mniset数据集 tensorflow是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片 数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。

每一个MNIST数据单元有 python典型安装_Python主成分分析-经典案例分析 weixin_39545310的博客 11-23 45 前期已经学了如何建立变量之间的相关关系及如何分类，接下来要分析如果变量太多，或可以通过降维再进行分析，就要用到降维技术：主成分分析。

案例比较少，我们拿鸢尾花和拉面的经典案例来做分析。

主成分分析：将多个变量融合成一个变量，使得变量的个数大大降低，并且能够将有相关关系的几个指标合并为1个，消除变量之间的多重共线性。

举例如下，x1，x2，x3这三个自变量中，只有x1的变化能解释y1的变化：主成分分析主要... 主成分分析(PCA)的Python实现 weixin_42565558的博客 03-06 1262 一句话概括主成分分析 主成分分析是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。

这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。

主成分分析步骤 对原始数据进行标准化处理 计算标准化数据协方差矩阵 求协方差矩阵的特征值和特征向量 将特征值按照从大到小的顺序排序，选择其中... pca降维python实例_主成分分析PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析） weixin_39703926的博客 12-03 272 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA(1)简介数据降维的一种方法是通过特征提取实现，主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术，广泛应用于特征提取和降维。

换言之，PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向，将这个方向投影到维度更小的新子空间。

例如，将原数据向量x，通过构建维变换矩阵W，映射到新的k维子空间，通常()。

原数据d维向量空间经过,得到新的k维向量空间... PCA——python实现 yaonuliazzz的博客 05-30 478 文章目录PCA原理代码实现（python） PCA原理 pca主要是通过计算矩阵的特征向量，利用累计贡献率大于指定数量级时（本文里取95%）对应的特征值构成的矩阵，与原矩阵做矩阵乘法，达到降维的目的。

代码实现（python） 下面额我针对一组17*8的数据集进行的pca代码实现，数据集稍后会上传，可以自行下载。

#coding:UTF-8 importnumpyasnp importcs... PCA主成分分析---降维（python调用实现） u012211422的博客 08-30 8100 使用鸢尾花数据集，原始特征向量为4，现在使用python库降维为2维 importmatplotlib.pyplotasplt#加载matplotlib用于数据的可视化 fromsklearn.decompositionimportPCA#加载PCA算法包 fromsklearn.datasetsimportload_iris data=load_iris... python实现PCA（主成分分析）降维 不忘初心，方得始终 04-02 1万+ PCA复杂的原理在这就不说了，可以去网上看看相关资料，说的都很好，在这我主要说一下实现的过程。

PCA计算过程: 第一步：求均值。

求平均值，然后对于所有的样例，都减去对应的均值 第二步：求特征协方差矩阵 第三步：求协方差的特征值和特征向量 第四步：将特征值按照从大到小的顺序排序，选择其中最大的k个，然后将其对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵. 第五 主成分分析SPSS、python实例分析 weixin_33894640的博客 03-09 6448 　　今天，在西瓜书上看到了主成分分析法，之前建模有接触过但是理解不够深刻，今天再次和这一位老朋友聊聊。

　　主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。

通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

　　主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多... 主成分分析法案例 05-31 主成分分析法案例讲解Ppt,多变量问题是经常会遇到的。

变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。

python实现pca（主成分分析）降维处理 qq_37760746的博客 11-21 360 python实现pca（主成分分析）降维处理 importnumpyasnp fromsklearn.decompositionimportPCA importsys importmatplotlib.pyplotasplt frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D defmain(): #testdata #mat=[[-1,-1,0,2,1],[2,0,0,-1,-1],[2,0,1,1,0]] file1= Python实现主成分分析（PCA）降维 qq_36108664的博客 08-07 9177 主成分分析是我十分喜欢的一个将为丰富，在之前学习并总结过其matlab的实现方法。

python主成分分析实战案例 huozi07的专栏 04-29 6867 PCA主成分分析主要用于数据降维。

由一系列特征组成的多维向量，其中某些元素本身没有区分性，或者彼此区分不大。

此时，如果用它做特征区分，相似元素贡献会比较少。

我们目的是找到那些变化大的元素，即方差较大的维，去除那些变化不大的维度。

具体理论参考：http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd 案例示例: #-*-coding 【python实现Hill加密】最详细的Hill加密讲解，文中附代码 qq_43115981的博客 01-01 789 前言 最近在准备网络安全期末考试，复习到Hill加密时，想起来之前做的编程作业，没有学会Hill加密求解密秘钥，今天琢磨出来了，然后准备把整个Hill加密过程清晰地整理一下，供大家参考学习。

Python爬虫实战(六)：对某一关键词的百度指数数据的爬取 最新发布 韩国麦当劳的博客 01-04 186 追风赶月莫停留，平芜尽处是春山。

文章目录追风赶月莫停留，平芜尽处是春山。

一、网页分析二、接口分析url分析返回数据分析三、编写代码获取数据解密完整代码 终于有时间来更新我的博客了！！ 这次咱们来搞一搞百度指数的爬取。

一、网页分析 咱们以爬虫为关键词，进行百度指数的分析 然后F12开发者模式，然后刷新，依次点击Network->XHR->index?area=0&word=...->Preview，然后你就会看到 这些都是个啥啊，显然data里面是加密了的，头秃。

10张思维导图，一文吃透Pandas技术细节 Python学习与数据挖掘 12-29 5700 哈喽，大家好。

今天Python中非常重要的一个库——Pandas。

Pandas是一个基于Numpy的强大工具集，用于数据处理、分析、挖掘和可视化。

我整理一张Pandas知识结构的思维导图，文末回复关键词获取。

下面我们用10个小节来学习Pandas，过程简洁，思路清楚。

1.数据结构Pandas中有两种数据结构Series和DataFrame。

Series用一维数组，可以存储不同类型的数据。

>>> import pandas as  ©️2021CSDN 皮肤主题:博客之星2020 设计师:CY__ 返回首页 悟乙己 CSDN认证博客专家 CSDN认证企业博客 码龄7年 人工智能领域优质创作者 351 原创 2382 周排名 153 总排名 692万+ 访问 等级 3万+ 积分 8641 粉丝 3012 获赞 1268 评论 1万+ 收藏 私信 关注 作者简介 之后文章会发在知乎：https://www.zhihu.com/people/mattzheng7——微信公众号：素质云笔记 热门文章 R语言︱list用法、批量读取、写出数据时的用法 174023 k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现(+MiniBatchKMeans) 166913 R语言数据集合并、数据增减、不等长合并 155261 R语言与格式、日期格式、格式转化 124448 PySpark︱DataFrame操作指南：增/删/改/查/合并/统计与数据处理 120485 分类专栏 付费-智能写作专栏 28篇 营销科学 37篇 Python︱基础与数据处理 27篇 streamlit 7篇 NLP︱R+python 61篇 NLP︱相关技术跟踪 22篇 机器学习︱R+python 78篇 个性化推荐 18篇 Tensorflow+Keras 18篇 知识图谱（KG/Neo4j） 16篇 R︱数据操作与清洗 36篇 R的数据操作与清洗 26篇 R语言与自然语言处理 21篇 R︱精准营销 25篇 NVIDIA-RAPID 4篇 机器学习平台Apple.Turicreate 7篇 图像︱相关技术跟踪与商业变现 23篇 图像opencv及图像基础技术 9篇 图像︱caffe 19篇 个性化推荐与检索 8篇 多模态︱相关技术跟踪 1篇 大数据、并行计算&R 15篇 R︱金融风险管控 10篇 R︱可视化 10篇 SPSSModeler&SPSS 1篇 Eviews8.0＆9.0 3篇 SAS 5篇 docker/linux/API部署 7篇 python︱爬虫 2篇 八爪鱼采集器 1篇 图像︱质量评估与检索 1篇 最新评论 因果推断与反事实预测——利用DML进行价格弹性计算（二十三） 小小manor: 已投五⭐~这是我的投票链接:https://bbs.csdn.net/topics/603955366 感谢回投~ 因果推断与反事实预测——利用DML进行价格弹性计算（二十三） 编程界明世隐: 文章写的真不错啊，我学习了不少 已评五星，期待互评https://bbs.csdn.net/topics/603955521 智能营销增益（UpliftModeling）模型——模型介绍（一） 悟乙己: 是一样的，T-learner=twomodel 因果推断与反事实预测——盒马KDD2021的一篇论文（二十三） 崇尚学技术的科班人: 已支持，https://bbs.csdn.net/topics/603955721 智能营销增益（UpliftModeling）模型——模型介绍（一） 再见饭特稀: 您好，请教下元学习中的T-learner和S-learner和差分响应中的Twomodel、one-model看起来是一个东西？有啥区别？还是只是不同的叫法而已 您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？ 强烈不推荐 不推荐 一般般 推荐 强烈推荐 提交 最新文章 因果推断与反事实预测——利用DML进行价格弹性计算（二十三） 因果推断与反事实预测——盒马KDD2021的一篇论文（二十三） Google因果推断的CausalImpact贝叶斯结构时间序列模型（二十二） 2022年2篇 2021年75篇 2020年25篇 2019年15篇 2018年40篇 2017年117篇 2016年139篇 2015年3篇 目录 目录 分类专栏 付费-智能写作专栏 28篇 营销科学 37篇 Python︱基础与数据处理 27篇 streamlit 7篇 NLP︱R+python 61篇 NLP︱相关技术跟踪 22篇 机器学习︱R+python 78篇 个性化推荐 18篇 Tensorflow+Keras 18篇 知识图谱（KG/Neo4j） 16篇 R︱数据操作与清洗 36篇 R的数据操作与清洗 26篇 R语言与自然语言处理 21篇 R︱精准营销 25篇 NVIDIA-RAPID 4篇 机器学习平台Apple.Turicreate 7篇 图像︱相关技术跟踪与商业变现 23篇 图像opencv及图像基础技术 9篇 图像︱caffe 19篇 个性化推荐与检索 8篇 多模态︱相关技术跟踪 1篇 大数据、并行计算&R 15篇 R︱金融风险管控 10篇 R︱可视化 10篇 SPSSModeler&SPSS 1篇 Eviews8.0＆9.0 3篇 SAS 5篇 docker/linux/API部署 7篇 python︱爬虫 2篇 八爪鱼采集器 1篇 图像︱质量评估与检索 1篇 实付元 使用余额支付 点击重新获取 扫码支付 钱包余额 0 抵扣说明： 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。

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