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python - 用于降维的 Scikit-learn 主成分分析 (PCA)

coder 2023-08-24 原文

我想进行降维和数据集成的主成分分析。

我有 3 个特征(变量)和 5 个样本，如下所示。我想通过转换它们(计算第一台 PC)将它们集成到一维(1 个特征)输出中。我想使用转换后的数据进行进一步的统计分析，因为我相信它显示了 3 个输入特征的“主要”特征。

我首先使用 scikit-learn 使用 python 编写了一个测试代码，如下所示。这是简单的情况，即 3 个特征的值都相等。换句话说，我对三个相同的向量 [0, 1, 2, 1, 0] 应用了 PCA。

代码

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=1)
samples = np.array([[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2],[1,1,1],[0,0,0]])
pc1 = pca.fit_transform(samples)
print (pc1)

输出

[[-1.38564065]
[ 0.34641016]
[ 2.07846097]
[ 0.34641016]
[-1.38564065]]
  1. 降维后采用第一次 PCA 是否是数据集成的正确方法？

1-2。例如，如果特征类似于 [power rank, speed rank]，并且当它是 2-feature 情况时，power 与 speed 大致呈负相关。我想知道同时具有“高功率”和“高速”的样本。很容易判断 [power 1, speed 1] 优于 [power 2, speed 2]，但很难判断 [power 4, speed 2] vs [power 3, speed 3]。 所以我想将 PCA 应用于二维“功率和速度”数据集，并取第一台 PC，然后使用“第一台 PC”的等级。这种做法还合适吗？

  1. 在这种情况下，我认为输出也应该是与输入相同的 [0, 1, 2, 1, 0]。但是输出是 [-1.38564065, 0.34641016, 2.07846097, 0.34641016, -1.38564065]。代码有什么问题，还是正确答案？

最佳答案

  1. 是的。也称为数据投影(向低维度)。
  2. 结果输出居中并且normalized根据列车数据。结果是正确的。

如果只有 5 个样本，我认为运行任何统计方法都不明智。如果你认为你的特征是相同的，只要检查维度之间的相关性接近于 1，然后你就可以忽略其他维度。

关于python - 用于降维的 Scikit-learn 主成分分析 (PCA)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46702935/

Scikit-learnpythonsectionpowerspeedpcafeature-extraction

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