Python 主成分分析(PCA)

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📜 Python 主成分分析(PCA)

📅 最后修改于: 2020-04-23 11:25:42 🧑 作者: Mango

主成分分析(PCA)是一种统计过程，它使用正交变换将一组相关变量转换为一组不相关变量。PCA是探索性数据分析和预测模型的机器学习中使用最广泛的工具。此外，PCA是一种无监督的统计技术，用于检查一组变量之间的相互关系。这也被称为一般因素分析，其中回归确定一条最佳拟合线。
所需模块：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

代码1：

# 这里我们使用的是scikit学习的内置数据集
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
# 实例化
cancer = load_breast_cancer()
# 创建数据框
df = pd.DataFrame(cancer['data'], columns = cancer['feature_names'])
# 检查数据帧头
df.head()

输出：

代码＃2：

# 导入模块
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scalar = StandardScaler()
# 配件
scalar.fit(df)
scaled_data = scalar.transform(df)
# 导入PCA
from sklearn.decomposition import PCA
# 假设，components = 2
pca = PCA(n_components = 2)
pca.fit(scaled_data)
x_pca = pca.transform(scaled_data)
x_pca.shape

输出：
＃减少至569，2

# 给出更大的plot
plt.figure(figsize =(8, 6))
plt.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c = cancer['target'], cmap ='plasma')
# 标记x和y轴
plt.xlabel('First Principal Component')
plt.ylabel('Second Principal Component')

输出：

# 组件
pca.components_

输出：

df_comp = pd.DataFrame(pca.components_, columns = cancer['feature_names'])
plt.figure(figsize =(14, 6))
# 绘制热图
sns.heatmap(df_comp)

输出：