如何用python實現pca降維

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import?numpy?as?np

from?sklearn.decomposition?import?PCA

然后一個m x n 的矩陣，n為維度，這里設為x。

n_components = 12 是自己可以設的。

pca?=?PCA(n_components=12)

pca.fit(x)

PCA(copy=True,?iterated_power='auto',?n_components=12,?random_state=None,

svd_solver='auto',?tol=0.0,?whiten=False)

float_formatter?=?lambda?x:?"%.2f"?%?x

np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter})

print?'explained?variance?ratio:'

print?pca.explained_variance_ratio_

print?'cumulative?sum:'

print?pca.explained_variance_ratio_.cumsum()

python如何減小維度

ravel（）：將多維數組拉平（一維）。

flatten（）：將多維數組拉平，并拷貝一份。

squeeze（）：除去多維數組中，維數為1的維度，如315降維后3*5。

reshape（-1）：多維數組，拉平。

reshape（-1，5）：其中-1表示我們不用親自去指定這一維度的大小，理解為n維。

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python 數據降維程序請教

def dict_f(f): d={} for line in f: l = line.strip("\n").split(" ") d[l[0]] = l[1:] return ddef result(d_c,d_a,cookn): app,game,shoot,apply,function,iq=0,0,0,0,0,0 app = len(d_c[cookn]) for i in d_c[cookn]: for ii in d_a[i]: if (ii=="game"): game= game+1 elif(ii=="shoot"): shoot = shoot +1 elif(ii=="apply"): apply = apply +1 elif(ii=="function"): function = function +1 elif(ii=="iq"): iq = iq +1 else: pass return (app,game,shoot,apply,function,iq) f = open("cookie.txt","r+") #行首沒有空格，每個單詞之間有且僅有一個空格d_c = dict_f(f) f1 = open("app.txt","r+")#行首沒有空格，每個單詞之間有且僅有一個空格d_a = dict_f(f1)l_c = d_c.keys()l=[i for i in sorted(l_c) if(i!="") ]for i in l: print i+" "+"app=%d game=%d shoot=%d apply=%d function=%d iq=%d"%result(d_c,d_a,i)#print 可以改寫輸入到文件中