创新互联Python教程：Python特征降维如何理解

说明

公司专注于为企业提供做网站、成都网站设计、微信公众号开发、商城建设，微信小程序，软件按需制作等一站式互联网企业服务。凭借多年丰富的经验，我们会仔细了解各客户的需求而做出多方面的分析、设计、整合，为客户设计出具风格及创意性的商业解决方案，创新互联更提供一系列网站制作和网站推广的服务。

1、PCA是最经典、最实用的降维技术，尤其在辅助图形识别中表现突出。

2、用来减少数据集的维度，同时保持数据集中对方差贡献特征。

保持低阶主成分，而忽略高阶成分，低阶成分往往能保留数据的最重要部分。

实例

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
 
# 特征选择  VarianceThreshold删除低方差的特征(删除差别不大的特征)
var = VarianceThreshold(threshold=1.0)   # 将方差小于等于1.0的特征删除。 默认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特征降维的理解，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：创新互联python教程

本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

当前名称：创新互联Python教程：Python特征降维如何理解
浏览地址：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news1/252051.html

网站建设、网络推广公司-创新互联，是专注品牌与效果的网站制作，网络营销seo公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联