主成分分析（ P C A ）

主成分分析（ P C A ）

PCA—零均值化（中心化）

 

PCA—PCA降维的几何意义

PCA—协方差矩阵

 

 

 

PCA—对协方差矩阵求特征值、特征矩阵

 

PCA—评价模型的好坏，K值的确定

 代码实现:

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)   # 降到2维
pca.fit(X)                  # 训练
newX=pca.fit_transform(X)   # 降维后的数据
# PCA(copy=True, n_components=2, whiten=False)
print(pca.explained_variance_ratio_)  # 输出贡献率
print(newX)                  # 输出降维后的数据