影像组学视频学习笔记(23)-主成分析PCA、降维和特征筛选的区别、Li‘s have a solution and plan.
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本节(23)主要讲解: 主成分析PCA,影像组学降维和特征筛选的区别
0. PCA(Principal component analysis)的数学原理
1. 导入包
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LassoCV
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score,KFold,RepeatedKFold,GridSearchCV
from sklearn import svm
2. 导入及准备数据
xlsx1_filePath = 'C:/Users/RONG/Desktop/PCA/data_A.xlsx'
xlsx2_filePath = 'C:/Users/RONG/Desktop/PCA/data_B.xlsx'
data_1 = pd.read_excel(xlsx1_filePath)
data_2 = pd.read_excel(xlsx2_filePath)
http://www.taodudu.cc/news/show-163585.html
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