sklearn.decomposition.PCA参数
class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False, svd_solver=’auto’, tol=0.0, iterated_power=’auto’, random_state=None)
主成成分分析(Principal Component analysis, PCA)
利用数据的奇异值分解进行线性降维，将数据投影到低维空间。
它采用了基于LAPACK实现的完全SVD方法或者Halko等在2009年提出的随机截断SVD方法，这主要取决于输入数据的形状和提取成分的数量。
也可以采用基于scipy.sparse.linalg ARPACK实现的随机截断SVD方法。
需要注意的是本类不支持稀疏数据作为输入。如果要处理稀疏数据，可以参考TruncatedSVD类。
更多使用说明参考User Guide。
输入
n_components : int, float, None or string。降维后的主成成分数量。
-
如果
n_components没有设置，使用所有维度。n_components == min(n_samples, n_features)
-
如果
n_components == 'mle'且svd_solver == 'full'，将采用Minka’s MLE方法得出最终的维度. 而使用n_components == 'mle'时将把svd_solver == 'auto'编译为svd_solver == 'full'. -
如果
0 < n_components < 1且svd_solver == 'full',则方差和需要大于n_components所指定的阈值，PCA会自动地选择下降维数。 -
如果
svd_solver == 'arpack', 主城成分的数量必须严格小于n_features和n_samples之间的最小值.因此，n_components=None的结果为：n_components == min(n_samples, n_features) - 1
svd_solver : string {‘auto’, ‘full’, ‘arpack’, ‘randomized’}。
-
auto : 基于X.shape和n_components采用默认方法的svd solver：如果输入数据大于500x500且提取的维数小鱼数据最小维数的80%，那么将采用更加有效的
randomized方法。其他情况下将计算精确完整的svd，并选择性的截断。 -
full : 通过scipy.linalg.svd，调用标准的LAPACK solver计算精确完整的svd然后选择主成成分。
-
arpack : 通过solver via scipy.sparse.linalg.svds 调用ARPACK solver计算svd并截断成n_components个主成成分。n_components严格满足0 < n_components < min(X.shape)。
-
randomized : 通过Halko等的方法计算随机svd。
iris数据集PCA降维实例
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import cross_val_score
iris = load_iris()
df_iris = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
print(df_iris.head())
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm)
0 5.1 3.5 1.4 0.2
1 4.9 3.0 1.4 0.2
2 4.7 3.2 1.3 0.2
3 4.6 3.1 1.5 0.2
4 5.0 3.6 1.4 0.2
# n_components=1
pca = PCA(n_components=1)
pca.fit(df_iris)
print('explained_variance_ratio: ', pca.explained_variance_ratio_)
print('explained_variance: ', pca.explained_variance_)
print('n_components: ', pca.n_components_)
explained_variance_ratio: [0.92461872]
explained_variance: [4.22824171]
n_components: 1
# n_components=2
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(df_iris)
print('explained_variance_ratio: ', pca.explained_variance_ratio_)
print('explained_variance: ', pca.explained_variance_)
print('n_components: ', pca.n_components_)
explained_variance_ratio: [0.92461872 0.05306648]
explained_variance: [4.22824171 0.24267075]
n_components: 2
# n_components=3
pca = PCA(n_components=3)
pca.fit(df_iris)
print('explained_variance_ratio: ', pca.explained_variance_ratio_)
print('explained_variance: ', pca.explained_variance_)
print('n_components: ', pca.n_components_)
explained_variance_ratio: [0.92461872 0.05306648 0.01710261]
explained_variance: [4.22824171 0.24267075 0.0782095 ]
n_components: 3
# n_components=4
pca = PCA(n_components=4)
pca.fit(df_iris)
print('explained_variance_ratio: ', pca.explained_variance_ratio_)
print('explained_variance: ', pca.explained_variance_)
print('n_components: ', pca.n_components_)
explained_variance_ratio: [0.92461872 0.05306648 0.01710261 0.00521218]
explained_variance: [4.22824171 0.24267075 0.0782095 0.02383509]
n_components: 4
# mle_pca
mle_pca = PCA(n_components='mle', svd_solver='full')
mle_pca.fit(df_iris)
print('explained_variance_ratio: ', mle_pca.explained_variance_ratio_)
print('explained_variance: ', mle_pca.explained_variance_)
print('n_components: ', mle_pca.n_components_)
explained_variance_ratio: [0.92461872 0.05306648 0.01710261]
explained_variance: [4.22824171 0.24267075 0.0782095 ]
n_components: 3
# 使用pca降到3维，并得到新的数据集
X_pca = mle_pca.fit_transform(df_iris)
print(X_pca)
[[-2.68412563 0.31939725 -0.02791483]
[-2.71414169 -0.17700123 -0.21046427]
[-2.88899057 -0.14494943 0.01790026]
[-2.74534286 -0.31829898 0.03155937]
[-2.72871654 0.32675451 0.09007924]
[-2.28085963 0.74133045 0.16867766]
[-2.82053775 -0.08946138 0.25789216]
[-2.62614497 0.16338496 -0.02187932]
[-2.88638273 -0.57831175 0.02075957]
[-2.6727558 -0.11377425 -0.19763272]]
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