Turinys:

Kas yra PCA Sklearn?
Kas yra PCA Sklearn?

Video: Kas yra PCA Sklearn?

Video: Kas yra PCA Sklearn?
Video: Principle Component Analysis (PCA) using sklearn and python 2024, Lapkritis
Anonim

PCA naudojant Python ( scikit-mokykis ) Dažnesnis būdas pagreitinti mašininio mokymosi algoritmą yra naudoti Pagrindinių komponentų analizė ( PCA ). Jei mokymosi algoritmas per lėtas, nes įvesties matmuo per didelis, naudokite PCA paspartinti gali būti pagrįstas pasirinkimas.

Žmonės taip pat klausia, kaip SKLearn naudojate PCA?

PCA atlikimas naudojant Scikit-Learn yra dviejų etapų procesas:

  1. Inicijuokite PCA klasę, perduodant komponentų skaičių konstruktoriui.
  2. Iškvieskite pritaikymo metodus ir transformuokite metodus, perduodant funkcijų rinkinį šiems metodams. Transformacijos metodas grąžina nurodytą pagrindinių komponentų skaičių.

Taip pat žinote, kas yra PCA Python? Pagrindinių komponentų analizė su Python . Pagrindinio komponento analizė iš esmės yra statistinė procedūra, skirta galimai koreliuojančių kintamųjų stebėjimų rinkinį paversti tiesiškai nesusijusių kintamųjų verčių rinkiniu.

Be to, ar SKLearn PCA normalizuojasi?

Tavo normalizavimas talpina jūsų duomenis naujoje erdvėje, kurią mato PCA ir jo transformacija iš esmės tikisi, kad duomenys bus toje pačioje erdvėje. Tada pridėtas mastelio keitiklis visada pritaikys savo transformaciją duomenims prieš pereinant į PCA objektas. Kaip nurodo @larsmans, galbūt norėsite naudoti sklearn.

Kam naudojamas PCA?

Pagrindinių komponentų analizė ( PCA ) yra technika įpratęs pabrėžti skirtumus ir išryškinti stiprius duomenų rinkinio modelius. Tai dažnai įpratęs kad duomenis būtų lengva tyrinėti ir vizualizuoti.

Rekomenduojamas: