主成分分析python, sklearn_天天向上的专栏 - CSDN博客

六月份似乎太忙，将近一个月没有写博客，于是挑一个多元统计分析中的方法写一篇python 操作实现的。

主成分分析（Principle Component Analysis, ... 主成分分析python,sklearn 心态与做事习惯决定人生高度 2020-06-2415:27:03 6814 收藏 57 分类专栏： python 机器学习/统计学 文章标签： 主成分分析 python sklearn pca 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/106943471 版权 python 同时被2个专栏收录 41篇文章 6订阅 订阅专栏 机器学习/统计学 47篇文章 7订阅 订阅专栏 六月份似乎太忙，将近一个月没有写博客，于是挑一个多元统计分析中的方法写一篇python操作实现的。

主成分分析（PrincipleComponentAnalysis,PCA）是数据降维的一个方法：原始数据中有很多特征变量，可以采用主成分分析方法将原始数据降维为少数几个变量，主成分就是降维后各原始变量的线性组合系数。

主成分分析的求解一般采用特征根分解，即求解原始数据协方差矩阵或相关系数矩阵最大特征根对应的特征向量，即为第一主成分，第二主成分为第二大特征根对应的特征向量，其他的主成分可以依次得出。

主成分贡献率为对应特征根占所有特征根加和的比例。

（特征向量使得降维后数据的方差最大，因此保留了原始变量尽可能多的信息，数学原理中用到了瑞利定理的结论） 采用python主成分分析时，常用的包为Sklearn，其他一些包也能做（例如matplotlib.mlab.PCA）。

需要注意的是 最好对原始数据进行标准化sklearn计算主成分时使用的是协方差矩阵，而不是相关系数矩阵。

举例，下面一个统计数据： 食品衣着居住家庭设备交通通讯文教娱乐医疗保健其他北京1736379854327615797504103天津117125761411732832917940河北88815639910122222613539山西8302022016916028010333内蒙古10541503358429330917644辽宁112722137810030137723468吉林10031682578228526119456黑龙江9241845277425727725449上海26843661320458748937562204江苏156919151216836447919985浙江2061319914260618723416121安徽100011734510619725713441福建1518187457154366357154100江西12211253269623027615556山东108816044613729437718846河南8591323188316017812339湖北119212531011022327213562湖南143312830711421932916858广东1789144530152412361204116广西1187793809521422612344海南113566146921781999360重庆1130962319616325014333四川124411623410217222514436贵州8208023662991617224云南976802266710018312235西藏1185182848179284439陕西8131242128416329716638甘肃859922417415525811427青海8931563298420811015243宁夏9231433467717817819951新疆8041713336818315916936 对其主成分分析的Python代码为： fromsklearn.decompositionimportPCA fromsklearn.preprocessingimportscale importpandasaspd importnumpyasnp df=pd.read_excel(r'D:\Users\chen_\git\Statistics-book\datas\data-pca.xlsx',index_col=0)#读取数据 data=scale(df.values)#标准化，标准化之后就自动根据协方差矩阵进行主成分分析了 #data2=np.corrcoef(np.transpose(data))#没有必要单独计算协方差阵或相关系数阵 pca=PCA()#可以调整主成分个数，n_components=1 pca.fit(data) print(pca.explained_variance_)#输出特征根 print(pca.explained_variance_ratio_)#输出解释方差比 print(pca.components_)#输出主成分 输出结果： [7.326791520.468985460.162084030.10357090.075202920.069085620.040065750.02088048] [0.886305430.056732110.019606940.012528740.009097130.008357130.004846660.00252586] [[0.341978260.325415090.360299580.364861380.36821460.360969960.356164960.34854195][0.54451489-0.61527353-0.115209530.11674732-0.03494752-0.07480108-0.29438570.4522824][0.279604460.69192655-0.19973533-0.07235855-0.02963776-0.42452329-0.398812970.24037227][-0.21745238-0.13596570.65924912-0.303535190.15040126-0.539355450.078148730.29639958][-0.15267545-0.0164215-0.46139281-0.585492980.440151110.19559260.19488950.38828316][0.16110958-0.007392260.32020717-0.295650150.428158730.33310541-0.60500836-0.35175729][0.63371524-0.02206104-0.01490419-0.365368540.00175525-0.235139620.46603443-0.43785863][-0.10113902-0.13222512-0.258397520.438373880.68017775-0.43413690.01092949-0.2492196]] 转载于个人公众号：Python统计分析与数据科学 心态与做事习惯决定人生高度 关注 关注 3 点赞 踩 0 评论 57 收藏 一键三连 扫一扫，分享海报 专栏目录 主成分分析(PCA)python实现(含数据集) 12-15 主成分分析(PCA)python实现(含数据集)，结构清晰，适合初学者 主成分分析（PCA）Python代码.ipynb 03-12 PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。

PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。

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 python实现PCA降维 qq_27802435的博客 10-08 2万+ 概述 本文主要介绍一种降维方法，PCA（PrincipalComponentAnalysis，主成分分析）。

降维致力于解决三类问题。

1.降维可以缓解维度灾难问题； 2.降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化； 3.理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。

PCA简介 在理解特征提取与处理时，涉及高维特征向量的问题往往容易陷入维度灾难。

随着数据... [机器学习笔记]主成分分析PCA简介及其python实现 weixin_30571465的博客 03-03 2831 　　主成分分析（principalcomponentanalysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。

　　PCA的本质就是找一些投影方向，使得数据在这些投影方向上的方差最大，而且这些投影方向是相互正交的。

这其实就是找新的正交基的过程，计算原始数据在这些正交基上投影的方差，方差越大，就说明在对应正交基上包含了更多的信息量。

... 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。

主成分分析python代码实现 weixin_43327597的博客 04-29 4756 主成分分析法代码实现 之间我介绍过主成分份分析法，这里给出代码实现 fromsklearn.decompositionimportPCA importpandasaspd importos path="C:/Users/Administrator/Desktop/o25mso/homework/AMZN.csv"#存放文件路径，这个文件在我的资源上传里 df=pd.read_cs... Python之主成分分析 weixin_34280060的博客 12-22 3041 目的：  了解主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析的原理背景  掌握SAS语言进行多变量分析过程（princomp过程和factor过程）  掌握SAS语言进行判别分析(discrim过程)  掌握SAS语言进行聚类分析（cluster过程，tree过程） 引言：前面介绍SAS的基本统计分析功能。

本章我们讲述用SAS进行多元统计分析。

SAS进行多元统计分析的过程包括: 第一类：多变量分析过程，包括princomp(主成分分析)、factor（因子分析）、cancorr(典型相关分析、mult 主成分分析法原理及其python实现 随便记点东西 05-28 1万+ 主成分分析法原理及其python实现 PCA主成分分析Python实现 xueli1991的博客 04-08 9532 Github源码：https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/PCA PCA（principlecomponentanalysis），主成分分析，主要是用来降低数据集的维度，然后挑选出主要的特征。

原理简单，实现也简单。

关于原理公式的推导，本文不会涉及，你可以参考下面的参考文献，也可以去Wikipedia，这里主要关注实 python主成分分析（PCA） 黄俊文的博客 12-10 2万+ 一、PCA简介 1.相关背景 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。

上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。

最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一... 基于sklearn的主成分分析 月见樽 12-16 954 理论部分 特征降维 特征降维是无监督学习的一种应用：将n维的数据降维为m维的数据（n>m）。

可应用于数据压缩等领域 主成分分析（PCA） 主成分分析是一种常用的特征降维方法，对于m维的数据A，可以降维获得一个n维的数据B（m>n），满足$B=f(A)$且$A\approxg(f(A))$，其中f(x)为编码函数，g(x)为解码函数。

当... 用python实现主成分分析（PCA） 最新发布 ruoff的博客 05-09 3365 用python实现主成分分析（PCA）python应用实例：如何用python实现主成分分析背景iris数据集简介算法的主要步骤代码实现查看各特征值的贡献率 python应用实例：如何用python实现主成分分析 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。

背景 在许多机器学习、深度学习的应用中，往往需要处理大量样本或大的矩阵，多变量大样本无疑会为研究和应用提供丰富 python-主成分分析实现 qq_43165880的博客 09-12 3413 以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’，外加个人整理添加，仅供个人复习使用。

在理论的基础上，在python中实现主成分分析。

使用鸢尾花数据作为例子进行。

首先导入数据： importnumpyasnp importpandasaspd df=pd.read_csv(r'iris.data') print(df.shape) df.columns=['sepal_len','sepal_wid', 'petal_len','petal_wid', python实现主成分分析（PCA） Mekeater的博客 05-02 1854 python实现主成分分析（PCA） 前言：主成分分析主要是用于降维，减少样本的特征量，其核心思想是将样本数据映射到最重要的方向，而最重要的方向就是方差最大的方向。

关于主成分分析详细的理论知识，请至我的这篇博文中查看 一、PCA的简单实现示例代码 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt #将二维数据通过主成分分析（PCA）降为一维... python主成分分析代码_主成分分析(PCA)与其高维度下python实现(简单人脸识别) weixin_39646688的博客 11-29 198 Introduction主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis）是一种对特征进行降维的方法。

由于观测指标间存在相关性，将导致信息的重叠与低效，我们倾向于用少量的、尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们，主成分分析因此产生。

主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上)，生成新维度，其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(... 主成分分析原理及Python实现 welcome_yu的博客 10-27 2947 主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis,PCA）是一种常用的数据分析手段，是图像处理过程中常用到的降维方法。

对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，通过剔除方差小的那些维度上的数据，达到数据降维的目的。

PCA从原始变量出发，通过旋转变化（即原始变量的线性组合）构建出一组新的，互不相关的新变量，这些变量尽可能多的解释原始数据之间的差异性（即数据内在的结构），他们就成为原始数据的主成分。

由于这些变量不相关 python主成分分析PCA fanc的博客 07-06 2935 主成分PCA分析的基本步骤： ·对数据进行归一化处理（代码中并非这么做的，而是直接减去均值） ·计算归一化后的数据集的协方差矩阵 ·计算协方差矩阵的特征值和特征向量 ·保留最重要的k个特征（通常k要小于n），也可以自己制定，也可以选择一个阈值，然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值，则选择这个k ·找出k个特征值对应的特征向量 ·将m... 【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy 热门推荐 wepon的专栏 12-26 8万+ 【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy @author：wepon @blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42177327 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 用python做主成分分析_Python中的主成分分析（PCA） weixin_28844359的博客 01-12 516 尽管已经接受了另一个答案，但我还是发布了我的答案；接受的答案依赖于deprecatedfunction；此外，这个被弃用的函数基于奇异值分解(SVD)，它(尽管完全有效)是计算PCA的两种通用技术中内存和处理器更密集的。

这在这里特别相关，因为OP中的数据数组的大小。

使用基于协方差的PCA，计算流中使用的数组只是144x144，而不是26424x144(原始数据数组的维数)。

这里有一个使用Sci... ©️2021CSDN 皮肤主题:1024 设计师:白松林 返回首页 心态与做事习惯决定人生高度 CSDN认证博客专家 CSDN认证企业博客 码龄11年 西南大学 342 原创 7900 周排名 491 总排名 376万+ 访问 等级 2万+ 积分 1398 粉丝 1888 获赞 1069 评论 6082 收藏 私信 关注 爱编程，爱数学 Github: https://github.com/RobinChen121 微信公众号： Python数据科学与数学建模 热门文章 sup,inf与min,max的区别 144573 latex定理环境，引理，定义，自定义proof环境 129119 matlab心形图大全，几个经典的函数图像，有趣的函数图像，matlab画图 127692 latex设置页面边距，页面大小，页边距，geometry宏包 124341 latex引用公式 108654 分类专栏 数学优化 106篇 python 41篇 机器学习/统计学 47篇 java 59篇 Cplex/Gurobi 17篇 Matlab 26篇 latex 26篇 供应链管理 16篇 心情随笔 73篇 C++或c语言 6篇 随机规划 6篇 算法与数据结构 4篇 最新评论 python下使用cplex 纵深: 您好我想问一下您是否知道这个报错invalidmatrixinputtype怎么解决它呢 背包问题，动态规划求解，matlab代码，c++代码 心态与做事习惯决定人生高度: 我运行还可以啊，你matlab刚入门吗？ 背包问题，动态规划求解，matlab代码，c++代码 Tsing-Z: 您好，为什么我运行您的代码输出来的结果是不对的呢？ cplex/gurobi找出模型非可行的原因 有未来的影子: 求问解决了吗？找到不可行解的方法，调了无数次参数了，崩溃了 证明总偏差平方和=回归平方和+残差平方和 心态与做事习惯决定人生高度: 修改了一个小错误 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 两阶段与多阶段随机规划 总结2021 关于条件方差的一个性质 2022年2篇 2021年25篇 2020年39篇 2019年57篇 2018年82篇 2017年94篇 2016年36篇 2015年5篇 2014年4篇 目录 目录 分类专栏 数学优化 106篇 python 41篇 机器学习/统计学 47篇 java 59篇 Cplex/Gurobi 17篇 Matlab 26篇 latex 26篇 供应链管理 16篇 心情随笔 73篇 C++或c语言 6篇 随机规划 6篇 算法与数据结构 4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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