数据特征处理pca降维-小结
1.降维的主要目的是为了减少训练样本的时间,只保留重要的特征,去掉一些无关紧要的特征,至于是去掉哪些特征,保留哪些特征,
这个就是pca要做的事情了,类似以下的例子:
日期 湿度 温度 是否购买衣服
2022 9 20 是
2022 19 26 是
2022 15 26 否
是否购买衣服与否和日期关系不大,和温度和湿度的关系比较大,这个结论从数学意义上说就是去掉方差小的特征,保留
方差比较大的特征,这就是PCA的目的 --顺便说一句,其实PCA降维后,最终的特征那里并不能和原来的特征一一对应,
这个结果是不可解释的
2.怎么大概确定降级到的维度K?
对于spark实现来说,使用了PCA进行数据转换后,有一个model.explainedvariance可以输出从第一成分到第K个成分的方差比例,
可以从这个方差比例中看出来,从比如哪个M成分开始,方差的比例已经很小了,那么就可以取M作为降级到的最终维度.
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