Inhoudsopgave:

Wat is PCA Sklearn?
Wat is PCA Sklearn?

Video: Wat is PCA Sklearn?

Video: Wat is PCA Sklearn?
Video: Principle Component Analysis (PCA) using sklearn and python 2024, November
Anonim

PCA gebruik makend van Python ( scikit-leren ) Een meer gebruikelijke manier om een machine learning-algoritme te versnellen, is door gebruik te maken van Hoofdcomponentenanalyse ( PCA ). Als uw leeralgoritme te traag is omdat de invoerdimensie te hoog is, gebruik dan PCA om het te versnellen kan een redelijke keuze zijn.

Mensen vragen ook: hoe gebruik je een PCA in SKLearn?

Het uitvoeren van PCA met Scikit-Learn is een proces in twee stappen:

  1. Initialiseer de PCA-klasse door het aantal componenten door te geven aan de constructor.
  2. Roep de fit aan en transformeer vervolgens methoden door de functieset door te geven aan deze methoden. De transformatiemethode retourneert het opgegeven aantal hoofdcomponenten.

Weet ook, wat is PCA Python? Hoofdcomponentenanalyse met Python . Hoofdcomponentenanalyse is in feite een statistische procedure om een reeks waarnemingen van mogelijk gecorreleerde variabelen om te zetten in een reeks waarden van lineair niet-gecorreleerde variabelen.

Bovendien, normaliseert SKLearn PCA?

Jouw normalisatie plaatst uw gegevens in een nieuwe ruimte die wordt gezien door de PCA en de transformatie ervan verwacht in feite dat de gegevens zich in dezelfde ruimte bevinden. De vooraf geplaatste scaler zal dan altijd zijn transformatie toepassen op de gegevens voordat deze naar de gaat PCA object. Zoals @larsmans aangeeft, wil je misschien gebruiken sluw.

Waar wordt PCA voor gebruikt?

Hoofdcomponentenanalyse ( PCA ) is een techniek gewend om benadruk variatie en breng sterke patronen naar voren in een dataset. Het is vaak gewend om gegevens gemakkelijk te verkennen en te visualiseren.

Aanbevolen: