sklearn 主成分分析法 PCA和IPCA

主成分分析法 (PCA) 是一种常用的数据分析手段。对于一组不同维度 之间可能存在线性相关关系的数据，PCA 能够把这组数据通过正交变换变 成各个维度之间线性无关的数据。经过 PCA 处理的数据中的各个样本之间 的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是线性无关的，通过剔除方差较小的那些维度上的数据我们可以达到数据降维的目的。

将原 先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本 方差，从而保留样本尽可能多的信息，并且m个特征互不相关。

用几何观点来看，PCA主成分分析方法可以看成通过正交变换，对坐标系进行旋转和平移，并保留 样本点投影坐标方差最大的前几个新的坐标。

通过PCA主成分分析，可以帮助去除样本中的噪声信息，便于进一步做回归分析。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn import datasets
from sklearn.</
  

 

  
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