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Video: Was ist PCA-Sklearn?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:32
PCA mit Python ( scikit-lernen ) Eine häufigere Methode zur Beschleunigung eines Algorithmus für maschinelles Lernen ist die Verwendung von Hauptkomponentenanalyse ( PCA ). Wenn Ihr Lernalgorithmus zu langsam ist, weil die Eingabedimension zu hoch ist, verwenden Sie PCA es zu beschleunigen kann eine vernünftige Wahl sein.
Die Leute fragen auch, wie verwendet man eine PCA in SKLearn?
Die Durchführung von PCA mit Scikit-Learn ist ein zweistufiger Prozess:
- Initialisieren Sie die PCA-Klasse, indem Sie die Anzahl der Komponenten an den Konstruktor übergeben.
- Rufen Sie die Fit- und dann die Transformationsmethoden auf, indem Sie den Feature-Set an diese Methoden übergeben. Die Transformationsmethode gibt die angegebene Anzahl von Hauptkomponenten zurück.
Wissen Sie auch, was PCA Python ist? Hauptkomponentenanalyse mit Python . Die Hauptkomponentenanalyse ist im Grunde ein statistisches Verfahren, um einen Satz von Beobachtungen möglicherweise korrelierter Variablen in einen Satz von Werten linear unkorrelierter Variablen umzuwandeln.
Außerdem normalisiert sich SKLearn PCA?
Ihre Normalisierung platziert Ihre Daten in einem neuen Bereich, der von den PCA und seine Transformation erwartet grundsätzlich, dass sich die Daten im selben Raum befinden. Der vorangestellte Skalierer wendet dann immer seine Transformation auf die Daten an, bevor er zum PCA Objekt. Wie @larsmans darauf hinweist, möchten Sie vielleicht verwenden sklearn.
Wofür wird PCA verwendet?
Hauptkomponentenanalyse ( PCA ) ist eine Technik gewöhnt an Betonen Sie Variationen und heben Sie starke Muster in einem Datensatz hervor. Es ist oft gewöhnt an Machen Sie Daten einfach zu durchsuchen und zu visualisieren.
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Was ist ein PCA-Code?
Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist ein statistisches Verfahren, das eine orthogonale Transformation verwendet, um eine Reihe von Beobachtungen möglicherweise korrelierter Variablen in eine Reihe von Werten linear unkorrelierter Variablen umzuwandeln, die als Hauptkomponenten bezeichnet werden