在scikit-learn中保存PCA后的索引
在scikit-learn中，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换为低维表示。保存PCA后的索引是指在进行PCA降维后，保留的主成分的索引。
PCA的作用是通过线性变换将原始数据投影到一个新的特征空间，使得投影后的数据具有最大的方差。在scikit-learn中，可以使用sklearn.decomposition.PCA类来进行PCA降维操作。
保存PCA后的索引可以通过explained_variance_ratio_属性获得。这个属性返回一个数组，表示每个主成分解释的方差比例。索引的顺序与方差比例的大小一致，即索引为0的主成分解释的方差比例最大。
PCA降维的优势在于可以减少数据的维度，去除冗余信息，提高计算效率，并且可以发现数据中的主要特征。它在数据预处理、特征提取和可视化等领域有广泛的应用。
在腾讯云中，可以使用云服务器（CVM）来进行PCA降维操作。云服务器提供了高性能的计算资源，可以满足PCA降维的计算需求。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的官方文档：云服务器产品介绍。
总结：在scikit-learn中保存PCA后的索引是通过explained_variance_ratio_属性获得的，它表示每个主成分解释的方差比例。PCA降维可以通过腾讯云的云服务器来实现。
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降维
pca、dimension、svd
我正在尝试理解数据分析中降维的不同方法。特别是，我对奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)感兴趣。
有人能向外行解释这些术语吗？-我理解降维的一般前提是将数据降维到较低的维度-但是
a) SVD和PCA如何做到这一点，以及b)它们在方法上有何不同
或者如果你能解释一下每种技术的结果告诉我什么，那么对于a) SVD -什么是奇异值b) PCA -“方差比例”
任何一个例子都是很棒的。我的数学不是很好！
谢谢
浏览 6提问于2017-10-27得票数 1
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为什么我们要根据解释的最大方差来选择主成分？
machine-learning、python、scikit-learn、pca
我见过很多人根据解释的最大方差来选择主成分的#。所以我的问题是，我们是否总是必须根据解释的最大方差来选择主成分？它是否适用于所有场景，即文本计数向量(BoW，tfidf..)那里的维数很高。
最大方差是否意味着在高维中有关我的数据的大部分信息被捕获到低维中？
通常情况下，我会绘制类似这样的图，以查看解释的差异。
plt.plot(np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_))
plt.xlabel('Principal Components')
plt.ylabel('Variance ratio')
plt.show()
📷
浏览 0提问于2019-03-07得票数 3
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如何在matlab中使用PCA进行矩阵降维？
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提前谢谢。
浏览 4提问于2015-05-08得票数 0
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词嵌入的降维方法: PCA与TSNE
visualization、word2vec、pca、tsne
我对DS很陌生。对于使用PCA可视化单词嵌入的局限性，我有一个一般性的问题。
到目前为止，我已经了解到，当使用主成分分析(如sklearn)时，解释方差(explained_variance_ratio_)描述了每个主成分对方差的解释程度。例如，一旦解释了80%的方差(或弯头)，人们就可以相当自信地认为，这个数量的PC是描述低维空间中数据方差的一个很好的近似值。在可视化的情况下，由于明显的原因，只限于2D或3D。
将主成分分析应用于一个字嵌入矩阵(向量为300列，N个字为N行)，我对前两个PC (PC1: 4%，PC2: 3.5%)的贡献很小。我有一个线性衰变直到PC_N。
我现在很困惑，PC
浏览 0提问于2023-05-03得票数 0
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基于主成分分析的FastICA降维
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我正在尝试开发一个图像分类系统。我使用以下文章：
Dia Abu Al Nadi博士和Ayman M. Mansour博士用于纹理分类的独立成分分析(ICA)
它在一段中说：
针对上述纹理图像，采用上述方法对独立分量进行学习。图2分别显示了上述纹理的(8x8) ICA基函数。主成分分析减少了维数，总共产生了40个函数。注意，来自不同窗口大小的独立组件是不同的。
上面的“方法”是FastICA，纹理来自，每个纹理图像都有640x640像素。我的问题是：
作者所说的“用PCA减少维数，总共有40个函数”，我怎么用matlab得到这个函数呢？
浏览 6提问于2013-03-18得票数 0
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使用PCA得分随着组件数量的增加而增加
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我最近开始使用python从事机器学习等相关领域的工作。今天，我正在处理一个数据集，我想在其中应用降维并应用我的模型来评估分数。这个数据集有30个特征。
我从一个简单的算法开始，这是Logistic回归，但在应用我的logistic回归之前，我想做一个PCA。为了确定哪个组件的数量是最好的，我使用了带有逻辑回归的gridsearchCV，只使用了C参数和我选择组件数量的主成分分析。我得到的结果是，我在PCA中使用的组件越多，精度得分就越高。以我的n_components=30为例，我得到了0.81的精度分数。
问题是，我认为PCA用于降维(即处理较少的特征)，它可以帮助提高分数。有什么我不明白
浏览 1提问于2020-10-26得票数 0
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K均值聚类PCA后的标准化
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在主成分分析降维后，我想将K均值应用于聚类。在主成分分析之前，我已经用StandardScaler标准化了数据，然后我想训练Kmeans来找到簇。然而，PCA组分之间的差异不可能是相同的数量级。
聚类前对PCA组件进行标准化是一个很好的实践吗？
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如何评估UMAP中保留的信息？
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我试图为UMAP找到一个类似于explained_variance_ratio (在sklearn中的PCA中)的属性，但找不到这样的属性。在主成分分析中，我可以对不同的n_components值使用explained_variance_ratio，并比较结果。有没有这样的东西可以让我在python中使用UMAP？
浏览 17提问于2020-12-13得票数 0
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请参阅scikit中的保留方差-学习多种学习方法
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浏览 46提问于2016-07-21得票数 2
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什么叫PCA只保留很大的成对距离？
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目前，我正在阅读the可视化技术，有人提到，使用主成分分析可视化高维数据的缺点之一是，它只保留大的两两点之间的距离。意思是，在高维中相距很远的点在低维时也会出现很远的距离，但除此之外，所有其他点的距离都会被扭曲。
有人能帮我理解一下为什么是这样吗?从图形上来说，这意味着什么？
非常感谢!
浏览 5提问于2015-10-13得票数 3
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利用主成分分析将数据降为一维
python、machine-learning、scikit-learn、pca
数据的维数是否可以简化为一个主成分？
我在虹膜数据集上试过-
from sklearn.decomposition import PCA
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pca = PCA(n_components=1)
pca_X = pca.fit_transform(X) #X = standardized iris data
pca_df = pd.DataFrame(pca_X, columns=["PCA1"])
plt.plot(pca_df["PCA1"],
浏览 3提问于2021-11-09得票数 0
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理解机器学习中的主成分分析
python、machine-learning、pca
我正在使用部分虹膜数据集，以获得一个更好的理解PCA。
这是我的密码：
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import decomposition
dataset = load_iris()
X = dataset.data[:20,]
pca = decomposition.PCA(n_components=4)
pca.fit(X)
X = pca.transform(X)
print(X)
print()
pri
浏览 0提问于2017-01-26得票数 2
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一种基于PCA的降维方法
matlab、pca
我有一个大小为4096x180的特征向量，其中180是样本数，4096是每个样本的特征向量长度。
我想用PCA降低数据的维数。
尝试使用MATLAB [V U]=pca(X)中内置的主成分分析函数，用X_rec= U(:, 1:n)*V(:, 1:n)'对数据进行重构，其中n是我所选择的尺寸。这将返回一个矩阵4096x180。
现在我有三个问题：
如何获得降维数？
当我将n设为200时，随着矩阵维数的增加，它给出了一个误差，这给出了我们不能小于样本尺寸的假设。这是真的吗？
如何找到合适的尺寸缩减数？
为了进一步分类，我必须使用降维特征集。
如果有人能提供一个详细的一
浏览 1提问于2017-12-19得票数 1
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3回答
PCA是否被认为是一种机器学习算法？
machine-learning、pca
据我所知，主成分分析是一种降维技术，即给定10个输入特征，它将产生较少的独立特征，即原始特征的正交和线性变换。
PCA本身是一种学习算法，还是一个数据预处理步骤.
浏览 0提问于2018-01-16得票数 12
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如何使用主成分分析选择多个维度
image-processing、machine-learning
我最近读了PCA (主成分分析)，明白了如何降维。当我们只需要一个维度时，我们选择一个对应于最大特征值的特征向量，但如果需要多个维度，那么我是否应该将特征向量腐蚀到最大特征值？
浏览 2提问于2017-02-01得票数 0
1回答
如何在Pythons Scikit-Learn中组合多种特征选择方法
python、scikit-learn
我有一个超过100k行、1000列/特性和一个输出(0和1)的数据集。我想为我的模型选择最好的特征/列。我在考虑在scikit-learn中组合feature selection的多种方法，但我不知道这是不是正确的过程，或者是正确的做法。另外，你会看到在下面的代码中，当我使用pca时，它说列f1是最重要的特性，最后它说我应该使用列2 (feature f2)，为什么会发生这种情况，这是好的/正确的/正常的吗？请看下面的代码，我使用的是虚拟数据：
import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import RFE, SelectFromM
浏览 0提问于2019-08-20得票数 1
2回答
不理解Python中主成分分析(PCA)的输出
python、audio、machine-learning、pca、principal-components
我在Python中对音频谱图进行了PCA处理，并面临以下问题:我有一个矩阵，其中每一行都包含扁平的歌曲特性。在应用PCA之后，我很清楚，尺寸已经减少了。但我在常规数据集中找不到这些维度数据。
import sys
import glob
from scipy.io.wavfile import read
from scipy import signal
from scipy.fftpack import fft
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
# Read file to get sampler
浏览 6提问于2015-10-19得票数 0
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将PCA应用于非常大的稀疏矩阵
language-agnostic、machine-learning、sparse-matrix、pca
我正在用R做一个文本分类任务，我获得了一个大小为22490×12万的文档项矩阵(只有400万个非零条目，小于1%的条目)。现在，我想利用主成分分析( PCA )来降低维数。不幸的是，R不能处理这个庞大的矩阵，所以我将这个稀疏矩阵存储在一个文件中，格式为“matrix”，希望使用其他一些技术来进行PCA。
因此，有人能给我一些有用的库(不管编程语言是什么)，它可以方便地用这个大规模矩阵进行主成分分析，或者自己做一个长和主成分分析，换句话说，首先计算协方差矩阵，然后计算协方差矩阵的特征值和特征向量。
我想要的是计算所有PC(12万)，并只选择前N个人电脑，谁占90%的方差。显然，在这种情况下，我必
浏览 16提问于2012-05-23得票数 18
2回答
手写体数字识别中前几个PCA分量的解释
matlab、machine-learning、pattern-recognition、principal-components
因此，在Matlab中，我对手写数字执行PCA。从本质上说，我有30*30维图像，即900像素，在PCA之后，我考虑捕捉大部分方差的分量，比如基于某个阈值的前80个主成分(PC)。现在这80台电脑也是900维的，当我用imshow绘制这些电脑的时候，我会得到一些图像，比如0，6，3，5等等。这些最初的几台电脑(我提取的80台电脑中的80台)的解释是什么？
浏览 3提问于2015-04-18得票数 2
1回答
基于无监督降维的模糊聚类方法
machine-learning、scikit-learn、cluster-analysis、dimensionality-reduction
无监督降维算法以矩阵NxC1为输入，其中N是输入向量的个数，C1是每个向量的分量数(向量的维数)。因此，它返回一个新的矩阵NxC2 (C2 < C1)，其中每个向量的分量较少。
模糊聚类算法以矩阵N*C1为输入矩阵，其中N是输入向量的个数，C1是每个向量的分量数。因此，它返回一个新的矩阵NxC2 (C2通常低于C1)，其中每个向量的每个分量都指示向量属于相应的簇的程度。
我注意到，这两类算法的输入和输出在结构上是相同的，只是对结果的解释发生了变化。此外，在scikit-learn中没有模糊聚类实现，因此出现了以下问题：
使用降维算法进行模糊聚类有意义吗？例如，将或应用于从文本数据中提取的
浏览 2提问于2015-10-13得票数 3
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