PCA Sklearn là gì?

2024 Tác giả: Miles Stephen | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:42

PCA sử dụng Python ( scikit-học ) Một cách phổ biến hơn để tăng tốc thuật toán học máy là sử dụng Phân tích thành phần chính ( PCA ). Nếu thuật toán tìm hiểu của bạn quá chậm vì thứ nguyên đầu vào quá cao, thì hãy sử dụng PCA để tăng tốc độ nó có thể là một lựa chọn hợp lý.

Mọi người cũng hỏi, làm thế nào để bạn sử dụng PCA trong SKLearn?

Thực hiện PCA bằng Scikit-Learn là một quy trình gồm hai bước:

1. Khởi tạo lớp PCA bằng cách chuyển số thành phần cho hàm tạo.
2. Gọi các phương thức phù hợp và sau đó chuyển đổi bằng cách chuyển tập hợp tính năng cho các phương thức này. Phương thức biến đổi trả về số lượng thành phần chính được chỉ định.

Cũng cần biết, PCA Python là gì? Phân tích thành phần chính với Python . Phân tích thành phần chính về cơ bản là một thủ tục thống kê để chuyển đổi một tập hợp các quan sát của các biến có thể tương quan thành một tập hợp các giá trị của các biến không tương quan tuyến tính.

Ngoài ra, SKLearn PCA có bình thường hóa không?

Của bạn bình thường hóa đặt dữ liệu của bạn vào một không gian mới được PCA và biến đổi của nó về cơ bản mong đợi dữ liệu ở trong cùng một không gian. Sau đó, bộ chia tỷ lệ được bổ sung trước sẽ luôn áp dụng phép chuyển đổi của nó cho dữ liệu trước khi chuyển đến PCA sự vật. Như @larsmans đã chỉ ra, bạn có thể muốn sử dụng sklearn.

PCA được sử dụng để làm gì?

Phân tích thành phần chính ( PCA ) là một kỹ thuật đã từng nhấn mạnh sự thay đổi và làm nổi bật các mẫu mạnh trong tập dữ liệu. Nó thường xuyên đã từng làm cho dữ liệu dễ dàng khám phá và hình dung.