# Python中的主成分分析（PCA）科普
在数据科学和机器学习领域，主成分分析（PCA）是一个非常重要的降维技术。它通过将数据从高维空间转换到低维空间，帮助我们更好地理解数据、减少计算复杂度和去除冗余特征。本文将介绍PCA的基本概念、原理、步骤，并结合Python代码示例来展示如何在实际应用中使用PCA。
## 什么是主成分分析（PCA）
主成分分析（PCA）是一种无监督的降维技术，用于
原创
2024-08-12 04:32:30
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文章目录1. 主成分分析 1. 主成分分析#导入包
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
from sklearn import linear_model
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotl
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2024-02-27 09:28:06
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主成分分析的基本概念主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析的意义对于一组数据X，存在以下特征{x1,x2,x3},这些特征之间可能存在一些关联性，主成分分析就是利用代表数据之间关联性的协方差矩阵来去除数据的关联性，找到一组数据中最关键的要素。
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2023-09-03 11:12:57
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本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
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2023-05-30 15:26:55
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。# 用python实现主成分分析（PCA）
import numpy as np
from numpy.linalg import eig
from sklearn.datasets impor
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2023-05-26 16:43:27
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# Python主成分分析包实现流程
## 1. 理解主成分分析（PCA）
主成分分析是一种常用的降维技术，它通过线性变换将高维数据转换成低维数据，同时保留数据集中最重要的信息。主成分分析的目标是找到一组新的变量，称为主成分，这些主成分能够最大程度地解释原始数据的方差。
## 2. 安装Python主成分分析包
在开始编写代码之前，我们需要安装一个Python主成分分析包。在Python中，有
原创
2023-07-29 14:10:41
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使用sklearn库中的PCA类进行主成分分析。导入要用到的库，还没有的直接pip安装就好了。from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np # 如果使用numpy的array作为参数的数据结构就需要，其他type没试过是否可以
import pandas as pd # 非必要
from sklearn.decomposition
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2023-08-15 08:37:54
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一、PCA算法介绍主成分分析(Principal Components Analysis)，简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。通常咱们获取的原始数据维度都很高，好比1000个特征，在这1000个特征中可能包含了不少无用的信息或者噪声，真正有用的特征才100个，那么咱们能够运用PCA算法将1000个特征降到100个特征。这样不只能够去除无用的噪声，还能减小很大的计算量。pythonPC
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2023-10-18 22:06:03
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参考url:主成分分析(principal component analysis,PCA),无监督算法之一，PCA是一种非常基础的降维算法，适用于数据可视化、噪音过滤、特征抽取和特征工程等领域。1、主成分分析简介主成分分析是一个快速灵活的数据降维无监督方法。这些向量表示数据主轴，箭头长度表示输入数据中各个轴的‘重要程度’ ，即它衡量了数据投影到主轴上的方差的大小。每个数据点在主轴上的投影
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2023-09-26 16:38:16
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pyTorch架构参考资料：主页 - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io) 文章目录pyTorch架构torch是什么pytorch中的torchtorch.Tensortorch.Storagetorch.nn包含多种子类：容器(Containers):网络层：函数包：torch.nn.functional搭建好的网络：torch.autograd:to
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2023-07-07 11:29:54
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PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法，在机器学习中常用于特征降维提取主要特征以减少计算量。PCA主要原理是将高维原数据通过一个转换矩阵，映射到另一组低维坐标系下，从而实现数据降维。举个简单的例子，设X1，X2为两组数据，将他们以坐标的形式画在坐标轴中，如下图所示， 图中点的横纵坐标分别为X1，
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2024-04-19 15:39:22
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六月份似乎太忙，将近一个月没有写博客，于是挑一个多元统计分析中的方法写一篇 python 操作实现的。主成分分析（Principle Component Analysis, PCA）是数据降维的一个方法：原始数据中有很多特征变量，可以采用主成分分析方法将原始数据降维为少数几个变量，主成分就是降维后各原始变量的线性组合系数。主成分分析的求解一般采用特征根分解，即求解原始数据协方差矩阵或相关系数矩阵最
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2023-07-03 19:33:25
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这篇博客的目的主要是对最近所学知识的一个整理，加深一下印象。以下的理解均来自《遥感数字图像分析导论第五版》JohnA,Richards著 谷延锋 陈雨时译 在图像光谱域变换部分主要阅读了以下几部分内容： 植被指数 同一图像中不同光谱波段的比值，可用于减少地形的影响，增强岩石和土壤等光谱反射特征的微妙差异。植被指数就是用红外
六、PCA主成分分析(降维)github地址：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python全部代码1、用处数据压缩(Data Compression),使程序运行更快可视化数据，例如3D-->2D等……2、2D–>1D，nD–>kD如下图所示，所有数据点可以投影到一条直线，是投影距离的平方和(投影误差)最小 注
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2024-05-22 12:31:11
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一、PCA如下图所示：四个样本点在原始特征x1、x2上进行分布，可将这些样本点投影映射到 z1 上的维度。在 z1 维度上，样本间表现出了较大的差异性，即样本的方差较大，因此，特征z1可以看作样本的一个主成分；而若在 z2 维度上投影，样本间表现的差异性在这个维度上会少很多。二、相关库from sklearn.decomposition import PCA三、函数1、sklearn.decomp
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2023-08-04 20:15:55
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本文主要目的是通过一个简单的小例子和很短的代码来快速学习python 中的sklearn.decomposition 的 PCA(主成分分析)这一模块的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建PCA(主成分分析)，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，下面简单
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2023-10-31 20:43:34
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前言在之前的文章中，我们已经详细介绍了主成分分析的原理，并用 Python 实现主成分分析。原理+代码｜Python基于主成分分析的客户信贷评级实战(附代码与源数据)在那篇文章中我们指出的主成分分析常见的三个应用场景中，其中有一个是「数据描述」，以描述产品情况为例，比如著名的波士顿矩阵，子公司业务发展状况，区域投资潜力等，需要将多变量压缩到少数几个主成分进行描述，压缩到两个主成分是最理想的，这样便
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2024-05-31 12:14:29
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综述： 主成分分析 因子分析 典型相关分析，三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理。经过降维去除了噪声。#主成分分析 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法，这些主成分能够反映原始变量的大部分信息，表示为原始变量的线性组合。作用：1,解决自变量之间的多重共线性； 2,减少变量个数， 3,确保这些变量是相互独立的应用场景：筛选回归变量
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2024-05-02 11:10:52
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主成分回归（PCR）是多元线性回归（MLR）的替代方法，相对于MLR具有许多优势。1. 什么是主成分回归，为什么要使用它？ 主成分回归最初是由肯德尔（Kendall，1957）提出的。前提是使用对回归变量执行的主成分分析结果，并将输出用作新的回归变量。这样，自变量是正交的，并确保计算更容易，更稳定（Jolliffe（1982））。线性回归中的PCA已用于实现两个基本目标。第一个是在预测变量数量过多
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2023-09-13 20:10:14
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# 主成分分析（Principal Component Analysis）
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，它对高维数据进行线性变换，将其转化为低维空间的表示，以保留尽可能多的原始信息。PCA在机器学习、数据挖掘等领域广泛应用，是一种非常重要的数据分析工具。
本文将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来进行主
原创
2023-11-25 07:11:44
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