实际上，PCA 将 n 个特征矩阵转换为（可能）小于 n 个特征的新数据集。 也就是说，它通过构造新的较少变量来减少特征的数量，这些变量捕获原始特征中找到的信息的重要部分。...但是，本教程的目的不是要解释 PCA 的概念，这在其他地方做得非常好，而是用于演示 PCA 的实际应用。...0.00000000e+00, 2.87100000e-01, 7.03900000e-02]]) ''' # 创建缩放器对象 sc = StandardScaler() # 使缩放器拟合特征并转换...(n_components=None) X_lda = lda.fit(X, y) # 创建解释方差比的数组 lda_var_ratios = lda.explained_variance_ratio...LinearDiscriminantAnalysis(n_components=1) # 运行 LDA 并使用它转换特征 X_lda = lda.fit(X, y).transform(X) # 打印特征数
前言 为什么要进行数据降维？...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，转换后的这组变量就叫主成分。...注意： 进行主成分分析前需对数据进行归一化处理 PCA流程： 对数据行归一化处理 计算归一化后的数据集的协方差矩阵与其特征值、特征向量 对特征值从大到小排序并保留最大的个特征向量 将数据转换到个特征向量构建的新空间中...与PCA比较 PCA为无监督降维，LDA为有监督降维 LDA降维最多降到类别数K-1的维数，PCA没有这个限制。...降维 from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis lda = LinearDiscriminantAnalysis
特征转换 ? 特征学习 ? 05 特征转换 经过了上面几个环节的“洗礼”，我们来到特征转换的环节，也就是使用源数据集的隐藏结构来创建新的列，常用的办法有2种：PCA和LDA。...也就是说，转换后的特征，在解释性上就走不通了，因为你无法解释这个新变量到底具有什么业务逻辑了。 PCA的原理这里就不展开来讲了，太多的文章把它讲得十分透彻了。...以上是PCA在sklearn上的简单调用和效果展示，另外，作者提出了一个很有意思的问题： 一般而言，对特征进行归一化处理后会对机器学习算法的效果有比较明显的帮助，但为什么在书本的例子却是相反呢？...# LDA的使用 # 导入相关库 from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis # 实例化LDA模块 lda...可视化 plot(x_lda_iris, iris_y, "LDA Projection", "LDA1", "LDA2") ?
数据降维 数据降维是一种将高维数据转换为低纬数据的技术，同时尽量保留原始数据的重要信息。这对于处理大规模数据集非常有用，因为它有助于减少计算资源的需要，并提高算法的效率。...主成分分析（PCA） 原理：PCA通过正交变换将原始数据转换到一组线性不相关的成份上，通常称为主成分。它识别数据中的模式，以找出数据的最大方差方向，并将数据投影到这些方向上。...from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA # LDA也是一种监督学习算法，需要类别标签 y...它通过概率分布转换到相似性来保留局部结构，使得相似的对象在低维空间中更接近。 应用：t-SNE常用于高维数据的可视化。...应用：SVD在推荐系统中非常有用，尤其是处理大型稀疏矩阵时。通过提取矩阵中最重要的特征，SVD有助于预测用户对项目的评分或偏好。此外，它也用于数字信号处理和图像压缩领域。
请注意PCA只应用于训练数据，然后在测试数据应用转换方法即可。 线性判别分析(LDA) 线性判别分析(LDA)作为一种降维和分类技术，目标是优化数据集中不同类别之间的区别。...:Y = X*W，其中X是矩阵格式的原始数据(150 × 4矩阵)，Y是转换后的数据集(150 × 2矩阵)。...缺点 对异常值的敏感性:LDA对异常值非常敏感，异常值的存在会影响方法的性能。 正态性假设:LDA假设每个类中的特征是正态分布的，如果违反了这个假设，它可能无法很好地执行。...保存类信息:当目标是在降低维数的同时保留与区分类相关的信息时，LDA非常有用 正态性假设成立:当类别内的正态分布假设成立时，LDA表现良好。...缺点 计算复杂度：计算大型矩阵的完整SVD在计算上是非常昂贵的。 内存需求：存储完整的矩阵U、Σ和V可能会占用大量内存，特别是对于大型矩阵。
2）CountVectorizer 将文本转换为矩阵，每列代表一个词语，每行代表一个文档，所以一般出来的矩阵会是非常稀疏的，在sklearn.feature_extraction.text 中调用 CountVectorizer...05 特征转换 经过了上面几个环节的“洗礼”，我们来到特征转换的环节，也就是使用源数据集的隐藏结构来创建新的列，常用的办法有2种：PCA和LDA。...以上是PCA在sklearn上的简单调用和效果展示，另外，作者提出了一个很有意思的问题： 一般而言，对特征进行归一化处理后会对机器学习算法的效果有比较明显的帮助，但为什么在书本的例子却是相反呢？...# LDA的使用 # 导入相关库 from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis # 实例化LDA模块 lda...可视化 plot(x_lda_iris, iris_y, "LDA Projection", "LDA1", "LDA2") ?
类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的转换，都能达到非线性的效果。 我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理，可以覆盖以上问题的解决方案。...2.1 无量纲化 无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和区间缩放法。标准化的前提是特征值服从正态分布，标准化后，其转换成标准正态分布。...PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性；而LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能...使用lda库的LDA类选择特征的代码如下： 1 from sklearn.lda import LDA 2 3 #线性判别分析法，返回降维后的数据 4 #参数n_components为降维后的维数...lda LDA 线性判别分析法 5 总结 再让我们回归一下本文开始的特征工程的思维导图，我们可以使用sklearn完成几乎所有特征处理的工作，而且不管是数据预处理，还是特征选择，抑或降维，它们都是通过某个类的方法
具体来说，我们将分别介绍PCA和LDA（线性判别分析）。...可以在sklearn的官方网站上了解更多原理方面的详细信息。LDA会将原始变量压缩为（K-1）个，其中K是目标变量类别数。...但是在sklearn中，通过将主成分分析的思想合并到LDA中，其可以进一步压缩变量。...as LDA # LDA仅适用于分类问题 # 载入数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data...[1] == transformed_testset.shape[1] # 转换后训练集和测试集有相同的特征数 # 可视化 所解释的方差与选取的特征数目之间的关系 import matplotlib.pyplot
换句话说，相对于批次中的其他数据点，相同的高维数据点可以被转换成不同批次的不同2-D或3-D向量。 可以使用各种语言实现t-SNE，但速度可能会有所不同。...例如，我对C ++和Python包装器以及Python sklearn版本进行了比较，发现前者在矩阵转换速度方面通常快3倍： 环境 15-inch MacBook Pro, macOS Sierra....将20,000 x 50矩阵转换为20,000 x 2 C ++和Python real 2m40.250s user 2m32.400s sys 0m6.420s Python sklearn real...获取数据 幸运的是，它sklearn具有轻松检索和过滤20个新闻组数据的功能： from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups # we only want...模型 在我们获得清理后的数据后，我们可以对令牌进行矢量化并训练LDA模型： import lda from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的转换，都能达到非线性的效果。 我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理，可以覆盖以上问题的解决方案。...4个特征，度为2的多项式转换公式如下： 使用preproccessing库的PolynomialFeatures类对数据进行多项式转换的代码如下： from sklearn.preprocessing...from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer #自定义转换函数为对数函数的数据变换 #第一个参数是单变元函数 FunctionTransformer...PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性；而LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能...库的LDA类选择特征的代码如下： 1 from sklearn.lda import LDA2 3 #线性判别分析法，返回降维后的数据4 #参数n_components为降维后的维数5 LDA(n_components
类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的转换，都能达到非线性的效果。 我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理，可以覆盖以上问题的解决方案。...4个特征，度为2的多项式转换公式如下： 使用preproccessing库的PolynomialFeatures类对数据进行多项式转换的代码如下： 1 from sklearn.preprocessing...PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性；而LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能...） 使用lda库的LDA类选择特征的代码如下： 1 from sklearn.lda import LDA 2 3 #线性判别分析法，返回降维后的数据 4 #参数n\_components为降维后的维数...lda LDA 线性判别分析法 总结 再让我们回归一下本文开始的特征工程的思维导图，我们可以使用sklearn完成几乎所有特征处理的工作，而且不管是数据预处理，还是特征选择，抑或降维，它们都是通过某个类的方法
类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的转换，都能达到非线性的效果。 我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理，可以覆盖以上问题的解决方案。...使用preproccessing库的PolynomialFeatures类对数据进行多项式转换的代码如下： from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures...使用preproccessing库的FunctionTransformer对数据进行对数函数转换的代码如下： from numpy import log1p from sklearn.preprocessing...PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性；而LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能...库的LDA类选择特征的代码如下： 1 from sklearn.lda import LDA2 3 #线性判别分析法，返回降维后的数据4 #参数n_components为降维后的维数5 LDA(n_components
类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的转换，都能达到非线性的效果。 我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理，可以覆盖以上问题的解决方案。...： 1 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 2 3 #多项式转换 4 #参数degree为度，默认值为2 5 PolynomialFeatures...： 1 from numpy import log1p 2 from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer 3 4 #自定义转换函数为对数函数的数据变换...PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性；而LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能...lda库的LDA类选择特征的代码如下： 1 from sklearn.lda import LDA 2 3 #线性判别分析法，返回降维后的数据 4 #参数n_components为降维后的维数 5 LDA
特征选择是面试中一个非常受欢迎的问题。 这篇文章能带你了解这方面相关的知识。 为什么要使用特征选择 你熟悉鸢尾花的数据集吗?...但是，为什么这是个问题呢 高维数据可能导致以下情况： 训练时间长 过度拟合 即使不是p>>N，有一长串机器学习算法可以假设自变量。采用特征选择方法去除相关特征。...LDA 线性判别分析是一种有监督的线性算法，它将数据投影到更小的子空间k (k < N-1)中，同时最大化类间的分离。...: %.2f' % np.mean(n_scores_lda)) print('Without LDA: %.2f' % np.mean(n_scores)) 使用LDA作为预处理步骤，性能提高了4%。...Sklearn为回归和分类任务提供实施。
类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的转换，都能达到非线性的效果。 我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理，可以覆盖以上问题的解决方案。...4个特征，度为2的多项式转换公式如下： ?...使用preproccessing库的PolynomialFeatures类对数据进行多项式转换的代码如下： from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures...库的FunctionTransformer对数据进行对数函数转换的代码如下： from numpy import log1p from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer...： from sklearn.lda import LDA #线性判别分析法，返回降维后的数据 #参数n_components为降维后的维数 LDA(n_components=2).fit_transform
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