Sadržaj:

Šta je PCA Sklearn?
Šta je PCA Sklearn?

Video: Šta je PCA Sklearn?

Video: Šta je PCA Sklearn?
Video: R Tutorial: A simple example to start to PCA 2024, Novembar
Anonim

PCA koristeći Python ( scikit-learn ) Češći način ubrzavanja algoritma mašinskog učenja je korištenje Analiza glavnih komponenti ( PCA ). Ako je vaš algoritam učenja presporo jer je ulazna dimenzija previsoka, onda koristite PCA da se to ubrza može biti razuman izbor.

Ljudi također pitaju, kako se koristi PCA u SKLearnu?

Izvođenje PCA pomoću Scikit-Learn-a je proces u dva koraka:

  1. Inicijalizirajte PCA klasu prosljeđivanjem broja komponenti konstruktoru.
  2. Pozovite metode uklapanja, a zatim transformirajte prosljeđivanjem skupa karakteristika ovim metodama. Metoda transformacije vraća navedeni broj glavnih komponenti.

Takođe znajte šta je PCA Python? Analiza glavnih komponenti sa Python . Analiza glavnih komponenti je u osnovi statistička procedura za pretvaranje skupa opažanja eventualno koreliranih varijabli u skup vrijednosti linearno nekoreliranih varijabli.

Osim toga, da li se SKLearn PCA normalizira?

Vaša normalizacija stavlja vaše podatke u novi prostor koji vidi PCA a njegova transformacija u osnovi očekuje da podaci budu u istom prostoru. Predloženi skaler će tada uvijek primijeniti svoju transformaciju na podatke prije nego što ode u PCA objekt. Kao što @larsmans ističe, možda biste željeli koristiti sklearn.

Za šta se koristi PCA?

Analiza glavnih komponenti ( PCA ) je tehnika navikao naglasiti varijacije i istaknuti jake obrasce u skupu podataka. Često je navikao čine podatke lakim za istraživanje i vizualizaciju.

Preporučuje se: