Daftar Isi:

Apa itu PCA Sklearn?
Apa itu PCA Sklearn?

Video: Apa itu PCA Sklearn?

Video: Apa itu PCA Sklearn?
Video: Principal component analysis (PCA) dengan sklearn di Colab Google 2024, November
Anonim

PCA menggunakan Python ( scikit-belajar ) Cara yang lebih umum untuk mempercepat algoritma pembelajaran mesin adalah dengan menggunakan Analisis Komponen Utama ( PCA ). Jika algoritme pembelajaran Anda terlalu lambat karena dimensi inputnya terlalu tinggi, maka gunakan PCA untuk mempercepatnya bisa menjadi pilihan yang masuk akal.

Orang juga bertanya, bagaimana Anda menggunakan PCA di SKLearn?

Melakukan PCA menggunakan Scikit-Learn adalah proses dua langkah:

  1. Inisialisasi kelas PCA dengan meneruskan jumlah komponen ke konstruktor.
  2. Panggil fit dan kemudian ubah metode dengan meneruskan set fitur ke metode ini. Metode transformasi mengembalikan jumlah komponen utama yang ditentukan.

Tahu Juga, apa itu PCA Python? Analisis Komponen Utama dengan Python . Analisis Komponen Utama pada dasarnya adalah prosedur statistik untuk mengubah satu set pengamatan variabel yang mungkin berkorelasi menjadi satu set nilai variabel yang tidak berkorelasi linier.

Selain itu, apakah SKLearn PCA menjadi normal?

Milikmu normalisasi menempatkan data Anda di ruang baru yang terlihat oleh PCA dan transformasinya pada dasarnya mengharapkan data berada di ruang yang sama. Scaler yang ditambahkan sebelumnya akan selalu menerapkan transformasinya ke data sebelum beralih ke PCA obyek. Seperti yang ditunjukkan @larsmans, Anda mungkin ingin menggunakan sklearn.

Untuk apa PCA digunakan?

Analisis komponen utama ( PCA ) adalah teknik biasanya menekankan variasi dan memunculkan pola yang kuat dalam kumpulan data. Ini sering biasanya membuat data mudah untuk dijelajahi dan divisualisasikan.

Direkomendasikan: