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主成分分析是一个重要的线性变换方法#xff0c;能够将数据从高维降到低维#xff0c;这篇文章就是主要介绍如何使用PCA实现数据降维
主成分分析 (PCA)
代码中主要是包括了生成随机数、定义PCA函数以及应用PCA。
from sklearn.decomposition import PCA
import nump…前言
主成分分析是一个重要的线性变换方法能够将数据从高维降到低维这篇文章就是主要介绍如何使用PCA实现数据降维
主成分分析 (PCA)
代码中主要是包括了生成随机数、定义PCA函数以及应用PCA。
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np# 对数据 X 应用 PCA 变换
def applyPCA(X, numComponents): newX np.reshape(X, (-1, X.shape[2])) pca PCA(n_componentsnumComponents, whitenTrue) newX pca.fit_transform(newX) newX np.reshape(newX, (X.shape[0], X.shape[1], numComponents)) return newX#随机生成一个(50, 50, 200)维的数据
data np.random.rand(50, 50, 200)#应用PCA
data_pca applyPCA(data, numComponents30) #其中30是指要降低到的维度后记
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