Indholdsfortegnelse:

Hvad er PCA Sklearn?
Hvad er PCA Sklearn?

Video: Hvad er PCA Sklearn?

Video: Hvad er PCA Sklearn?
Video: Principal Component Analysis (PCA) using Python (Scikit-learn) 2024, November
Anonim

PCA ved brug af Python ( scikit-lære ) En mere almindelig måde at fremskynde en maskinlæringsalgoritme er ved at bruge Hovedkomponentanalyse ( PCA ). Hvis din læringsalgoritme er for langsom, fordi inputdimensionen er for høj, så brug PCA at fremskynde det kan være et rimeligt valg.

Folk spørger også, hvordan bruger man en PCA i SKLearn?

Udførelse af PCA ved hjælp af Scikit-Learn er en to-trins proces:

  1. Initialiser PCA-klassen ved at sende antallet af komponenter til konstruktøren.
  2. Kald tilpasningen og transformer derefter metoderne ved at overføre funktionssættet til disse metoder. Transformationsmetoden returnerer det angivne antal hovedkomponenter.

Ved også, hvad er PCA Python? Hovedkomponentanalyse med Python . Principal Component Analyse er dybest set en statistisk procedure til at konvertere et sæt observationer af muligvis korrelerede variabler til et sæt værdier af lineært ukorrelerede variable.

Desuden normaliseres SKLearn PCA?

Din normalisering placerer dine data i et nyt rum, som ses af PCA og dens transformation forventer grundlæggende, at dataene er i samme rum. Den forudsatte scaler vil så altid anvende sin transformation til dataene, før den går til PCA objekt. Som @larsmans påpeger, vil du måske bruge lære.

Hvad bruges PCA til?

Hovedkomponentanalyse ( PCA ) er en teknik plejede lægge vægt på variation og få stærke mønstre frem i et datasæt. Det er ofte plejede gør data nemme at udforske og visualisere.

Anbefalede: