Innehållsförteckning:

Vad är PCA Sklearn?
Vad är PCA Sklearn?

Video: Vad är PCA Sklearn?

Video: Vad är PCA Sklearn?
Video: PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) | SCIKIT LEARN PRACTICE | MACHINE LEARNING WITH PYTHON 2024, November
Anonim

PCA använder sig av Pytonorm ( scikit-lära ) Ett vanligare sätt att påskynda en maskininlärningsalgoritm är att använda Huvudkomponentanalys ( PCA ). Om din inlärningsalgoritm är för långsam eftersom inmatningsdimensionen är för hög, använd PCA att påskynda det kan vara ett rimligt val.

Folk frågar också, hur använder man en PCA i SKLearn?

Att utföra PCA med Scikit-Learn är en process i två steg:

  1. Initiera PCA-klassen genom att skicka antalet komponenter till konstruktorn.
  2. Anropa passformen och transformera sedan metoderna genom att överföra funktionsuppsättningen till dessa metoder. Transformmetoden returnerar det angivna antalet huvudkomponenter.

Vet också, vad är PCA Python? Huvudkomponentanalys med Pytonorm . Principal Component Analyis är i grunden en statistisk procedur för att omvandla en uppsättning observationer av möjligen korrelerade variabler till en uppsättning värden av linjärt okorrelerade variabler.

Dessutom, normaliseras SKLearn PCA?

Din normalisering placerar dina data i ett nytt utrymme som ses av PCA och dess transformation förväntar sig i princip att data finns i samma utrymme. Den prependerade skalaren kommer då alltid att tillämpa sin transformation på data innan den går till PCA objekt. Som @larsmans påpekar, kanske du vill använda lära sig.

Vad används PCA till?

Huvudkomponentanalys ( PCA ) är en teknik brukade betona variation och få fram starka mönster i en datauppsättning. Det är ofta brukade gör data lätt att utforska och visualisera.

Rekommenderad: