Python实现PCA算法

• 花匠小妙招
• 2024-12-29 12:56

下面是一个使用Python实现PCA算法的简单示例，包括数据的加载、标准化、PCA应用、结果的可视化以及导出主成分权重。在这个例子中，我们将使用sklearn库中的PCA类和matplotlib库来进行可视化。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.decomposition import PCA

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.datasets import load_iris

data = load_iris()

X = data.data

y = data.target

feature_names = data.feature_names

scaler = StandardScaler()

X_scaled = scaler.fit_transform(X)

pca = PCA(n_components=2)

X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)

plt.figure(figsize=(10, 7))

targets = [0, 1, 2]

colors = ['r', 'g', 'b']

for target, color in zip(targets, colors):

plt.scatter(X_pca[y == target, 0], X_pca[y == target, 1], c=color, s=50, label=data.target_names[target])

plt.legend(loc='best', shadow=False, scatterpoints=1)

plt.title('PCA of IRIS dataset')

plt.xlabel('Principal Component 1')

plt.ylabel('Principal Component 2')

plt.grid(True)

plt.show()

components = pca.components_

print("主成分权重（每个主成分是原始特征的线性组合）:")

print(components)

print("n各主成分解释的方差百分比:")

print(pca.explained_variance_ratio_)

plt.figure(figsize=(10, 7))

plt.bar(range(len(feature_names)), components[0], alpha=0.6, label='PC1', color='b')

plt.bar(range(len(feature_names)), components[1], alpha=0.6, label='PC2', color='r')

plt.xticks(range(len(feature_names)), feature_names, rotation=90)

plt.legend(loc='best')

plt.title('PCA Components')

plt.xlabel('Feature')

plt.ylabel('Component Value')

plt.show()

这段代码首先加载了鸢尾花（Iris）数据集，然后对数据进行了标准化处理。接着，我们使用PCA类来提取两个主成分，并对结果进行了可视化。最后，我们导出了主成分的权重，并将其可视化。

请注意，这个例子使用了sklearn库中的PCA类，这是一个高效且广泛使用的PCA实现。如果你想要从头开始实现PCA算法，你需要编写代码来计算协方差矩阵、执行特征值分解，并根据特征值来确定主成分。但是，通常推荐使用成熟的库，因为它们经过了优化和测试。

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网址: Python实现PCA算法 https://m.huajiangbk.com/newsview1354149.html