PCA(sklearn参数详解)
2016-08-23 21:47
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本篇不介绍PCA ,关于PCA收藏过另外几篇写的很好的博文
本篇仅针对sklearn中的PCA作记录
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False)
n_components:
意义:PCA算法中所要保留的主成分个数n,也即保留下来的特征个数n
类型:int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留。
赋值为int,比如n_components=1,将把原始数据降到一个维度。
赋值为string,比如n_components='mle',将自动选取特征个数n,使得满足所要求的方差百分比。
copy:
类型:bool,True或者False,缺省时默认为True。
意义:表示是否在运行算法时,将原始训练数据复制一份。若为True,则运行PCA算法后,原始训练数据的值不会有任何改变,因为是在原始数据的副本上进行运算;若为False,则运行PCA算法后,原始训练数据的值会改,因为是在原始数据上进行降维计算。
whiten:
类型:bool,缺省时默认为False
意义:白化。
explained_variance_ratio_:返回 所保留的n个成分各自的方差百分比。
n_components_:返回所保留的成分个数n。
mean_:
noise_variance_:
fit()可以说是scikit-learn中通用的方法,每个需要训练的算法都会有fit()方法,它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。
fit(X),表示用数据X来训练PCA模型。
函数返回值:调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X),表示用X对pca这个对象进行训练。
fit_transform(X)
用X来训练PCA模型,同时返回降维后的数据。
newX=pca.fit_transform(X),newX就是降维后的数据。
inverse_transform()
将降维后的数据转换成原始数据,X=pca.inverse_transform(newX)
transform(X)
将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后,对于新输入的数据,都可以用transform方法来降维。
此外,还有get_covariance()、get_precision()、get_params(deep=True)、score(X, y=None)等方法,以后用到再补充吧。
本篇仅针对sklearn中的PCA作记录
一、代码怎么写
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False)
二、关于参数
n_components: 意义:PCA算法中所要保留的主成分个数n,也即保留下来的特征个数n
类型:int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留。
赋值为int,比如n_components=1,将把原始数据降到一个维度。
赋值为string,比如n_components='mle',将自动选取特征个数n,使得满足所要求的方差百分比。
copy:
类型:bool,True或者False,缺省时默认为True。
意义:表示是否在运行算法时,将原始训练数据复制一份。若为True,则运行PCA算法后,原始训练数据的值不会有任何改变,因为是在原始数据的副本上进行运算;若为False,则运行PCA算法后,原始训练数据的值会改,因为是在原始数据上进行降维计算。
whiten:
类型:bool,缺省时默认为False
意义:白化。
三、PCA对象属性
components_:返回具有最大方差的成分。explained_variance_ratio_:返回 所保留的n个成分各自的方差百分比。
n_components_:返回所保留的成分个数n。
mean_:
noise_variance_:
四、PCA对象属性
fit(X,y=None)fit()可以说是scikit-learn中通用的方法,每个需要训练的算法都会有fit()方法,它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。
fit(X),表示用数据X来训练PCA模型。
函数返回值:调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X),表示用X对pca这个对象进行训练。
fit_transform(X)
用X来训练PCA模型,同时返回降维后的数据。
newX=pca.fit_transform(X),newX就是降维后的数据。
inverse_transform()
将降维后的数据转换成原始数据,X=pca.inverse_transform(newX)
transform(X)
将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后,对于新输入的数据,都可以用transform方法来降维。
此外,还有get_covariance()、get_precision()、get_params(deep=True)、score(X, y=None)等方法,以后用到再补充吧。
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