鳶尾花數據（PCA主成分分析）
1.導包 2.提取數據 3.PCA降維 3.1 調用PCA 3.2 繪圖 提取兩個主成分的累計貢獻率達到了0.9777，說明主成分的解釋效果較好。 4 貢獻率曲線 當參數n_components中不填寫任何值時，默認返回min(X.shape)個特征 ...
原文：主成分分析 PCA 應用實例 鳶尾花數據集
對鳶尾花數據集采用主成分分析方法，使數據降維。 如下圖所示為數據集的格式： 數據集中前 列數據分別代表花萼長度，花萼寬度，花瓣長度，花瓣寬度，最后一列為標簽。共有 條數據。 我們對此數據集利用主成分分析方法，取出數據集的前 列特征組成矩陣X, 矩陣X的維度為 ，對其進行轉置后變為 . 第二步用X.T X得到 維度的對稱矩陣，我們就可以求這個對稱矩陣的特征值lambda ,lambda ,lambd ...
2019-05-10 21:02 0 1713 推薦指數：
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