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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：Python特征降維如何理解
說明
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1、PCA是最經(jīng)典、最實用的降維技術(shù)，尤其在輔助圖形識別中表現(xiàn)突出。
2、用來減少數(shù)據(jù)集的維度，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)集中對方差貢獻(xiàn)特征。
保持低階主成分，而忽略高階成分，低階成分往往能保留數(shù)據(jù)的最重要部分。
實例
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # 特征選擇 VarianceThreshold刪除低方差的特征(刪除差別不大的特征) var = VarianceThreshold(threshold=1.0) # 將方差小于等于1.0的特征刪除。 默認(rèn)threshold=0.0 data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]]) print(data) '''[[0] [4] [1]] '''
以上就是Python特征降維的理解，希望對大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
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