文章目录
- 前言
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- 主成分分析（PCA）
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- 原理简介
- Scikit-learn中的PCA实现
- 应用示例
- 线性判别分析（LDA）
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- 原理简介
- Scikit-learn中的LDA实现
- 应用示例
- 总结
前言
降维是机器学习中一种常见的数据预处理方法，旨在减少数据集的特征数量，同时尽量保留原始数据集的重要信息。这不仅有助于减少计算资源的消耗，还能在一定程度上改善模型的性能。在Scikit-learn中，主要成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）是两种广泛使用的降维技术。本文将介绍如何在Scikit-learn中应用这两种方法，并通过示例展示它们的实际用途。
主成分分析（PCA）
原理简介
PCA是一种无监督的线性降维技术，它通过正交变换将数据投影到一个新的坐标系统中，使得第一个新坐标（即第一个主成分）拥有最大的方差，每个后续的坐标依旧正交，同时拥有最大的剩余方差。
Scikit-learn中的PCA实现
在Scikit-learn中，PCA的实现非常直接。首先你需要从sklearn.decomposition导入PCA类，然后创建一个PCA对象，并调用fit()方法。
