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主成分是一种重要的降维技术，将数据分解压缩成少数的几个主成分表示。当待分解的数据集太大而不能在内存里拟合时，通常使用增量主成分(Incremental principal component analysis, IPCA)代替普通的主成分方法。IPCA使用独立于样本量的内存容量，创建一个输入数据的低秩近似。它仍然依赖输入数据的特征，只是考虑到内存的处理限制，改变了批次处理的规模。

在这个例子里，我们可视化地检查IPCA找到数据到PCA的一个近似投影，而一次仅仅处理少量的样本。这里仍然使用Iris数据集，使用sklearn.decomposition模块里的IPCA实现函数IncrementalPCA, 设置2个主成分。

代码详解

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA, IncrementalPCAiris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.targetn_components = 2
ipca = IncrementalPCA(n_components=n_components, batch_size=10)
X_ipca = ipca.fit_transform(X)pca = PCA(n_components=n_components)
X_pca = pca.fit_transform(X)colors = ['navy', 'turquoise', 'darkorange']for X_transformed, title in [(X_ipca, "Incremental PCA"), (X_pca, "PCA")]:plt.figure(figsize=(8, 8))for color, i, target_name in zip(colors, [0, 1, 2], iris.target_names):plt.scatter(X_transformed[y == i, 0], X_transformed[y == i, 1],color=color, lw=2, label=target_name)if "Incremental" in title:err = np.abs(np.abs(X_pca) - np.abs(X_ipca)).mean()plt.title(title + " of iris dataset\nMean absolute unsigned error ""%.6f" % err)else:plt.title(title + " of iris dataset")plt.legend(loc="best", shadow=False, scatterpoints=1)plt.axis([-4, 4, -1.5, 1.5])plt.show()

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