无监督学习的集成方法:相似性矩阵的聚类
为了简单和高效,我们将只使用10000张经过PCA降维的图像。fromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.clusterimportMiniBatchKMeans,KMeansfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitmnist=fetch_openml('mnist_784')X=mnist.datay=...
一文掌握降维算法三剑客 PCA、t-SNE 和自动编码器
fromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnstf_pca=TF_PCA(iris_dataset.data,iris_dataset.target)tf_pca.fit()pca=tf_pca.reduce(keep_info=0.9)#Resultsin2dimensionscolor_mapping={0:sns.xkcd_rgb['brightpurple'],1:sns.xkcd_rg...
class="title-article">通俗理解PCA降维作用_网易订阅
fromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.datasetsimportload_iris首先,我们导入鸢尾花数据集和PCA估计器。PCA类把主成分的数量作为超参数,和其他估计器一样,PCA也用fit_transform()返回降维的数据矩阵:data=load_iris()y=data.targetX=data.datapca=PCA(n_components=2)reduced...
常见的降维技术比较:能否在不丢失信息的情况下降低数据维度
线性降维的PCA方法降低了数据的维数,同时保留了尽可能多的数据方差。这里将使用Pythonsklearn.decomposition模块的PCA方法。要保留的组件数量是通过这个参数指定的,这个数字会影响在较小的特征空间中包含多少维度。作为一种替代方法,我们可以设定要保留的目标方差,它根据捕获的数据中的方差量建立组件的数量,我们这里设置...
t-SNE:可视化效果最好的降维算法
使用PCA的降维可视化fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.decompositionimportPCAX_std=StandardScaler().fit_transform(X)X_pca=PCA(n_components=2).fit_transform(X_std)X_pca=np.vstack((X_pca.T,y)).T...
用PCA还是LDA?特征抽取经典算法PK
显而易见,我们数据有6维,维数虽然不是很多但不一定代表数据不可以降维(www.e993.com)2024年7月27日。我们使用sklearn中的PCA算法拟合数据集得到如下的结果:我们可以看到经过PCA降维后依然生成了新的6个维度,但是数据映射在每一个维度上的方差大小不一样。我们会对每一个维度上的方差进行归一化,每一个维度上的方差量我们称为可解释的方差量(...
机器学习模型可视化:基于sklearn和Matplotlib的库scikit-plot
scikit-learn(sklearn)是Python环境下常见的机器学习库,包含了常见的分类、回归和聚类算法。在训练模型之后,常见的操作是对模型进行可视化,则需要使用Matplotlib进行展示。scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库,主要的功能是对训练好的模型进行可视化,功能比较简单易懂。
基于PCA和逻辑回归算法对鸢尾花数据集分类
4.利用降维后的训练集建立逻辑回归模型。5.对降维后的测试集进行分类,并获得测试结果。下面为详细代码。1.数据集及库函数导入importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split...
机器学习第一步,这是一篇手把手的随机森林入门实战
现在让我们举个例子。我们将使用Scikit-learn的「乳腺癌」数据集,并创建3个模型,比较它们的性能:1.随机森林2.具有PCA降维的随机森林3.具有PCA降维和超参数调整的随机森林导入数据首先,我们加载数据并创建一个DataFrame。这是Scikit-learn预先清理的「toy」数据集,因此我们可以继续快速建模...