Python特征降维如何理解
说明
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)
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[[0]
[4]
[1]]
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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：python基础教程
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
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