Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维
Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维之前总结过关于PCA的知识：深入学习主成分分析（PCA）算法原理。这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算的结果；二是因为无关的特征会加大计算量，耗费时间和资源。所以我们通常会对数据重新变换一下，再跑模型。数据变换的目的不仅仅是降维，还可以消除特征之间的相关性，并发现一些潜在的特征变量。 降维算法由很多，比如PCA ，ICA，SOM，MDS， ISOMAP，LLE等，在此不一一列举。PCA是一种无监督降维算法，它是最常用的降维算法之一，可以很好的解决因变量太多而复杂性，计算量增大的弊端。 一，PCA 的目的PCA算法是一种在尽可能减少信息损失的前提下，找到某种方式降低数据的维度的方法。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用于数据压缩，数据预处理。 通常来说，我们期望得到的结果，是把原始数据的特征空间（n个d维样本）投影到一个小...
