我想使用主成分分析（PCA）进行降维。NumPy或SciPy中已经有了它吗？还是我需要使用numpy.linalg.eigh自己编写代码？ 我不想只使用奇异值分解（SVD），因为我的输入数据非常高维（~460个维度），所以我认为计算协方差矩阵的特征向量会比SVD更快。 我希望找到一个现成的...

我正在尝试从使用scikit-learn进行的PCA中恢复，确定哪些特征是相关的。 IRIS数据集是一个经典例子。import pandas as pd import pylab as pl from sklearn import datasets from sklearn.decomposi...

我有一个 (26424 x 144) 的数组，想使用Python对其执行PCA。然而，网络上没有特定的位置来解释如何完成此任务（有一些网站只是按照自己的方式执行PCA - 没有通用的方法可供查找）。任何能提供任何形式帮助的人都将是伟大的。

我对原始数据集进行了PCA分析，并从通过PCA转换的压缩数据集中选择了要保留的PC数量（它们解释了近94％的方差）。现在我正在努力确定在缩小的数据集中重要的原始特征。如何找出在降维后剩余的主成分中哪些特征是重要的，哪些是不重要的？以下是我的代码：from sklearn.decompositi...

我该如何从pandas数据框中计算主成分分析？

如何获取PCA应用程序的特征值和特征向量？ from sklearn.decomposition import PCA clf=PCA(0.98,whiten=True) #converse 98% variance X_train=clf.fit_transform(X_trai...

代码： import numpy from matplotlib.mlab import PCA file_name = "store1_pca_matrix.txt" ori_data = numpy.loadtxt(file_name,dtype='float', comments='#...

R中有没有一种方法可以选择许多非连续的即奇数或偶数行/列？ 我正在绘制我的主成分分析负荷图。 我有84行数据，按如下顺序排列：x_1 y_1 x_2..... x_42 y_42 目前，我正在创建x和y负荷图数据框，如下所示：data.pc = princomp(as.matrix(da...

选择主成分的数量（k）时，我们选择最小值，以便保留例如99％的方差。但是，在Python Scikit learn中，我不确定是否等于“保留了99％的方差”？有人能解释一下吗？谢谢。 Python Scikit learn PCA手册在此处 http://scikit-learn.or...

我想知道是否可以使用ggplot2绘制pca biplot结果。假设我想要使用ggplot2显示以下biplot结果。fit <- princomp(USArrests, cor=TRUE) summary(fit) biplot(fit) 任何帮助将不胜感激。谢谢。