主成分分析(PCA)简介及sklearn参数
1. PCA简介 PCA作为降维最重要的方法之一，在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。PCA的思想就是将高维数据投影到低维，一般基于两个标准选择投影方向： 基于最小投影距离 样本点到投影超平面的距离足够近 基于最大投影方差 样本点 ...
原文：sklearn.decomposition.PCA 主成分分析参数详解
官网：https: scikit learn.org stable modules generated sklearn.decomposition.PCA.html 官网语法如下： 参数： .n components：这个参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目。最常用的做法是直接指定降维到的维度数目，此时n components是一个大于等于 的整数。当然，我们也可以指定主成分的方差和所 ...
2020-09-07 17:01 0 2036 推荐指数：
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