PCA Sklearn คืออะไร?

สารบัญ:

การแสดง PCA โดยใช้ Scikit-Learn เป็นกระบวนการสองขั้นตอน:

วีดีโอ: PCA Sklearn คืออะไร?

2024 ผู้เขียน: Miles Stephen | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:41

PCA โดยใช้ Python ( scikit-เรียนรู้ ) วิธีทั่วไปในการเร่งความเร็วอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องคือการใช้ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ). หากอัลกอริทึมการเรียนรู้ของคุณช้าเกินไปเนื่องจากมิติข้อมูลอินพุตสูงเกินไป ให้ใช้ PCA เพื่อเพิ่มความเร็วอาจเป็นทางเลือกที่เหมาะสม

ผู้คนยังถามว่าคุณใช้ PCA ใน SKLearn อย่างไร?

การแสดง PCA โดยใช้ Scikit-Learn เป็นกระบวนการสองขั้นตอน:

เริ่มต้นคลาส PCA โดยส่งจำนวนส่วนประกอบไปยังตัวสร้าง
เรียกพอดีแล้วเปลี่ยนวิธีการโดยส่งชุดคุณลักษณะไปยังวิธีการเหล่านี้ วิธีการแปลงส่งกลับจำนวนที่ระบุของส่วนประกอบหลัก

รู้ยัง PCA Python คืออะไร? การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก กับ Python . การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักโดยพื้นฐานแล้วเป็นขั้นตอนทางสถิติในการแปลงชุดการสังเกตของตัวแปรที่อาจสัมพันธ์กันเป็นชุดของค่าของตัวแปรเชิงเส้นที่ไม่สัมพันธ์กัน

นอกจากนี้ SKLearn PCA ทำให้ปกติหรือไม่

ของคุณ การทำให้เป็นมาตรฐาน วางข้อมูลของคุณไว้ในพื้นที่ใหม่ที่มองเห็นโดย PCA และการแปลงโดยทั่วไปคาดว่าข้อมูลจะอยู่ในพื้นที่เดียวกัน สเกลที่เติมไว้ล่วงหน้าจะใช้การแปลงกับข้อมูลเสมอก่อนที่จะไปที่ PCA วัตถุ. ตามที่ @larsmans ชี้ให้เห็น คุณอาจต้องการใช้ sklearn.

PCA ใช้ทำอะไร?

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) เป็นเทคนิค เคย เน้นความผันแปรและดึงเอารูปแบบที่แข็งแกร่งออกมาในชุดข้อมูล บ่อยๆนะ เคย ทำให้ข้อมูลง่ายต่อการสำรวจและแสดงภาพ

แนะนำ:

รูปแบบที่ง่ายที่สุดสำหรับ 6 20 คืออะไร?

ลดความซับซ้อนของ 6/20 ให้อยู่ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด ออนไลน์ลดความซับซ้อนของเครื่องคิดเลขเศษส่วนเพื่อลด 6/20 เป็นเงื่อนไขต่ำสุดอย่างรวดเร็วและง่ายดาย 6/20 คำตอบแบบง่าย: 6/20 = 3/10

การค้นพบของ John Dalton คืออะไร?

John Dalton FRS (/ˈd?ːlt?n/; 6 กันยายน พ.ศ. 2309 – 27 กรกฎาคม พ.ศ. 2387) เป็นนักเคมี นักฟิสิกส์ และนักอุตุนิยมวิทยาชาวอังกฤษ เขาเป็นที่รู้จักกันเป็นอย่างดีในการแนะนำทฤษฎีอะตอมในวิชาเคมี และสำหรับการวิจัยของเขาเกี่ยวกับตาบอดสี ซึ่งบางครั้งเรียกว่าดาลโทนิซึมเพื่อเป็นเกียรติแก่เขา