本文主要是介绍【16-降维技术:PCA与LDA在Scikit-learn中的应用】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 前言
- 主成分分析(PCA)
- 原理简介
- Scikit-learn中的PCA实现
- 应用示例
- 线性判别分析(LDA)
- 原理简介
- Scikit-learn中的LDA实现
- 应用示例
- 总结
前言
降维是机器学习中一种常见的数据预处理方法,旨在减少数据集的特征数量,同时尽量保留原始数据集的重要信息。这不仅有助于减少计算资源的消耗,还能在一定程度上改善模型的性能。在Scikit-learn中,主要成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)是两种广泛使用的降维技术。本文将介绍如何在Scikit-learn中应用这两种方法,并通过示例展示它们的实际用途。
主成分分析(PCA)
原理简介
PCA是一种无监督的线性降维技术,它通过正交变换将数据投影到一个新的坐标系统中,使得第一个新坐标(即第一个主成分)拥有最大的方差,每个后续的坐标依旧正交,同时拥有最大的剩余方差。
Scikit-learn中的PCA实现
在Scikit-learn中,PCA的实现非常直接。首先你需要从sklearn.decomposition
导入PCA
类,然后创建一个PCA对象,并调用fit()
方法。
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