Sisukord:

Mis on PCA Sklearn?
Mis on PCA Sklearn?

Video: Mis on PCA Sklearn?

Video: Mis on PCA Sklearn?
Video: Principle Component Analysis (PCA) using sklearn and python 2024, November
Anonim

PCA kasutades Python ( scikit-õppida ) Levinum viis masinõppealgoritmi kiirendamiseks on kasutada Põhikomponentide analüüs ( PCA ). Kui teie õppimisalgoritm on liiga kõrge sisenddimensiooni tõttu liiga aeglane, kasutage PCA selle kiirendamine võib olla mõistlik valik.

Inimesed küsivad ka, kuidas te SKLearnis PCA-d kasutate?

PCA teostamine Scikit-Learni abil on kaheetapiline protsess:

  1. Initsialiseerige PCA klass, edastades komponentide arvu konstruktorile.
  2. Kutsuge välja sobivus ja seejärel teisendage meetodeid, edastades funktsioonide komplekti nendele meetoditele. Teisendusmeetod tagastab määratud arvu põhikomponente.

Tea ka, mis on PCA Python? Põhikomponentide analüüs koos Python . Põhikomponentide analüüs on põhimõtteliselt statistiline protseduur võimalike korrelatsiooniga muutujate vaatluste kogumi teisendamiseks lineaarselt korrelatsioonita muutujate väärtuste kogumiks.

Pealegi, kas SKLearn PCA normaliseerub?

Sinu normaliseerimine paigutab teie andmed uude ruumi, mida näevad PCA ja selle teisendus eeldab põhimõtteliselt, et andmed asuvad samas ruumis. Eelnevalt lisatud skaleerija rakendab seejärel alati oma teisenduse andmetele enne, kui see läheb andmetele PCA objektiks. Nagu @larsmans märgib, võiksite kasutada sklearn.

Milleks PCA-d kasutatakse?

Põhikomponentide analüüs ( PCA ) on tehnika harjunud rõhutada varieerumist ja tuua välja tugevad mustrid andmekogumis. See on sageli harjunud muutke andmed hõlpsasti uuritavaks ja visualiseeritavaks.

Soovitan: