python中pca的用法？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！
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from sklearn.decomposition import PCA
PCA
主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。
PCA的一般步骤是：先对原始数据零均值化，然后求协方差矩阵，接着对协方差矩阵求特征向量和特征值，这些特征向量组成了新的特征空间。
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数： n_components： 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n 类型：int 或者 string，缺省时默认为None，所有成分被保留。 赋值为int，比如n_components=1，将把原始数据降到一个维度。 赋值为string，比如n_components='mle'，将自动选取特征个数n，使得满足所要求的方差百分比。 copy： 类型：bool，True或者False，缺省时默认为True。 意义：表示是否在运行算法时，将原始训练数据复制一份。若为True，则运行PCA算法后，原始训练数据的值不会有任何改变， 因为是在原始数据的副本上进行运算；若为False，则运行PCA算法后，原始训练数据的值会改，因为是在原始数据上进行降维计算。 whiten： 类型：bool，缺省时默认为False。 意义：白化，使得每个特征具有相同的方差。
PCA属性：
components_ ：返回具有最大方差的成分。
explained_variance_ratio_：返回 所保留的n个成分各自的方差百分比。
n_components_：返回所保留的成分个数n。
mean_：
noise_variance_：
PCA方法：
1、fit(X,y=None)
fit(X)，表示用数据X来训练PCA模型。
函数返回值：调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X)，表示用X对pca这个对象进行训练。
拓展：fit()可以说是scikit-learn中通用的方法，每个需要训练的算法都会有fit()方法，它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法，此处y自然等于None。
2、fit_transform(X)
用X来训练PCA模型，同时返回降维后的数据。
newX=pca.fit_transform(X)，newX就是降维后的数据。
3、inverse_transform(X)
将降维后的数据转换成原始数据，X=pca.inverse_transform(newX)
4、transform(X)
将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后，对于新输入的数据，都可以用transform方法来降维。
此外，还有get_covariance()、get_precision()、get_params(deep=True)、score(X, y=None)等方法，以后用到再补充吧。
实例：
import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) pca = PCA(n_components=2) newX = pca.fit_transform(X) #等价于pca.fit(X) pca.transform(X) invX = pca.inverse_transform(X) #将降维后的数据转换成原始数据 print(X) [[-1 -1] [-2 -1] [-3 -2] [ 1 1] [ 2 1] [ 3 2]] print(newX） array([[ 1.38340578, 0.2935787], [ 2.22189802, -0.25133484], [ 3.6053038 , 0.04224385], [-1.38340578, -0.2935787], [-2.22189802, 0.25133484], [-3.6053038 , -0.04224385]]) print(invX) [[-1 -1] [-2 -1] [-3 -2] [ 1 1] [ 2 1] [ 3 2]] print(pca.explained_variance_ratio_) [ 0.99244289 0.00755711]
我们所训练的pca对象的n_components值为2，即保留2个特征，第一个特征占所有特征的方差百分比为0.99244289，意味着几乎保留了所有的信息。即第一个特征可以99.24%表达整个数据集，因此我们可以降到1维：
pca = PCA(n_components=1) newX = pca.fit_transform(X) print(pca.explained_variance_ratio_) [ 0.99244289]
感谢各位的阅读！看完上述内容，你们对python中pca的用法大概了解了吗？希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道。