数据的降维之特征选择及主成分分析

数据降维
维度：即特征的数量

数据降维的方法有：1.特征选择 2.主成分分析

特征选择：

代码实例：

from sklearn.feature_selection import VarianceThresholddef var():'''特征选择-删除低方差的特征 特征减少:return:None'''var = VarianceThreshold(threshold=0.0)data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]])print(data)return Noneif __name__ == '__main__':var()

运行结果：

主成分分析PCA：

代码实例：

from sklearn.decomposition import PCAdef pca():'''主成分分析进行特征降维:return:None'''pca = PCA(n_components=0.9)data = pca.fit_transform([[2, 8, 4, 5], [6, 3, 0, 8], [5, 4, 9, 1]])print(data)return Noneif __name__ == '__main__':pca()

运行结果：

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