主要组件分析(PACA)是一种统计技术,用于降低数据的维度,同时保留大部分差异,广泛用于数据分析,机器学习和模式识别. 与NumPy和SciPy等库一起实施PAC,可以高效计算和理解基础数据结构.

了解主要组成部分分析

PCPA 将一组相关变量转换为数量较少的称为主元件的不相关变量。这些组件被命令使用,以便最初的几个组件保留原始数据集中存在的大多数变量。这一过程涉及计算共变矩阵,找到其等元值和等元符,并将数据投射到主元件上。

与 NumPy 和 SciPy 一起执行五氯苯甲醚

要执行 PPC, 首先对数据进行标准化, 然后计算共变矩阵。 接下来, 找到这个矩阵的 eigen 值和 eigenvector 值。 egenvector 代表最大差异的方向, 并且 eigen 值表示每个方向的差异量。 最后, 将数据投射到选定的 eigenvector 上, 以获取主要组件 。

实施五氯苯甲醚的步骤

  • 将数据标准化,使其零平均值和单位差异。
  • 使用 np.cov 计算共变矩阵。
  • 计算eigenvalues和eigenvectors 与 scipy.linalg.eigh .
  • 以 eigen 值为依次排序 。
  • 将数据投射到选定的编辑器上以减少维度 。