Оглавление:

Что такое PCA Sklearn?
Что такое PCA Sklearn?

Видео: Что такое PCA Sklearn?

Видео: Что такое PCA Sklearn?
Видео: #25. Метод главных компонент (Principal Component Analysis) | Машинное обучение 2024, Ноябрь
Anonim

PCA с использованием Python ( scikit-learn ) Более распространенный способ ускорить алгоритм машинного обучения - использовать Анализ главных компонентов ( PCA ). Если ваш алгоритм обучения слишком медленный, потому что размер ввода слишком велик, то используйте PCA Разумным выбором может быть его ускорение.

Люди также спрашивают, как вы используете PCA в SKLearn?

Выполнение PCA с использованием Scikit-Learn - это двухэтапный процесс:

  1. Инициализируйте класс PCA, передав количество компонентов конструктору.
  2. Вызовите методы подгонки, а затем трансформируйте, передав набор функций этим методам. Метод преобразования возвращает указанное количество основных компонентов.

Также знайте, что такое PCA Python? Анализ главных компонентов с участием Python . Анализ главных компонентов - это в основном статистическая процедура для преобразования набора наблюдений возможно коррелированных переменных в набор значений линейно некоррелированных переменных.

Кроме того, нормализует ли SKLearn PCA?

Ваш нормализация помещает ваши данные в новое пространство, которое видит PCA и его преобразование в основном ожидает, что данные будут в одном и том же пространстве. Затем добавленный масштабатор всегда применяет свое преобразование к данным, прежде чем они перейдут в PCA объект. Как указывает @larsmans, вы можете использовать Sklearn.

Для чего используется PCA?

Анализ главных компонентов ( PCA ) это техника привыкший подчеркнуть вариативность и выявить сильные закономерности в наборе данных. Это часто привыкший упростите изучение и визуализацию данных.

Рекомендуемые: