這篇文章主要介紹“Python降維特征實(shí)例分析”，在日常操作中，相信很多人在Python降維特征實(shí)例分析問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”Python降維特征實(shí)例分析”的疑惑有所幫助！接下來，請(qǐng)跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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說明

1、PCA是最經(jīng)典、最實(shí)用的降維技術(shù)，尤其在輔助圖形識(shí)別中表現(xiàn)突出。

2、用來減少數(shù)據(jù)集的維度，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)集中對(duì)方差貢獻(xiàn)特征。

保持低階主成分，而忽略高階成分，低階成分往往能保留數(shù)據(jù)的最重要部分。

實(shí)例

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
 
# 特征選擇  VarianceThreshold刪除低方差的特征(刪除差別不大的特征)
var = VarianceThreshold(threshold=1.0)   # 將方差小于等于1.0的特征刪除。 默認(rèn)threshold=0.0
data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]])
 
print(data)
'''
[[0]
 [4]
 [1]]
'''

Python的優(yōu)點(diǎn)有哪些

1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語言相比，Python對(duì)代碼格式的要求沒有那么嚴(yán)格；

2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺(tái)上使用；

3、Python面向?qū)ο?，能夠支持面向過程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?/p>

4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼，可以直接從源代碼運(yùn)行程序；

5、Python功能強(qiáng)大，擁有的模塊眾多，基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見功能。

到此，關(guān)于“Python降維特征實(shí)例分析”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！