Universitas Padjadjaran

python pca 예제

Oleh: admin kesos
August 2, 2019

이제이 튜토리얼의 가장 흥미로운 부분이 온다. 앞서 PCA 프로젝트가 고차원 데이터를 저차원 주성분으로 변환한다는 것을 알았듯이, 이제 파이썬의 도움으로 이를 시각화할 때입니다! 아래 예제에서는 먼저 인스턴스를 만들고, 3×2 행렬에 피팅하고, 투영의 값과 벡터에 액세스하고, 원래 데이터를 변환하여 이 클래스를 사용하는 것을 보여 줍니다. 차원은 데이터를 나타내는 기능에 불과합니다. 예를 들어 28 X 28 이미지에는 해당 이미지를 함께 나타내는 크기 또는 피처인 784개의 그림 요소(픽셀)가 있습니다. 이 곡선은 첫 번째 $N$ 구성 요소 내에 포함된 총 64차원 분산의 양을 정량화합니다. 예를 들어 숫자의 경우 처음 10개 구성 요소에는 분산의 약 75%가 포함되는 반면 분산의 100%에 가깝게 설명하기 위해 약 50개의 구성 요소가 필요합니다. 미키에 의해 PythonPhoto에서 처음부터 주요 구성 요소 분석을 계산하는 방법, 일부 권한은 예약. 고차원 데이터의 한 예로, 기능이 픽셀이고 센서 기술이 향상됨에 따라 치수성이 증가하는 고해상도 이미지 데이터입니다. 또 다른 예로는 기능이 영화 등급이 매겨진 사용자 영화 등급과 사용자가 더 많은 요금을 기록함에 따라 차원 수가 증가하는 경우가 있습니다. “재사용 가능한 주성분 분석” 섹션에서 코드를 복사하고 Python3.6 커널이 있는 Jupyter 노트북에서 실행하면 사이트에 표시된 것과 다른 출력을 얻을 수 있습니다. 여기에 치수 감소 변환으로 PCA를 사용 하 여의 예입니다: 이것은 내가 PCA는 많은 다른 용도로 훨씬 더 에 대 한 작성할 수 있는 게시물. 이 게시물은 당신이 작업하는 무엇이든 당신을 도움이 되기를 바랍니다.

다음 기계 학습 자습서에서는 분류에 대한 의사 결정 트리 이해(Python)를 진행합니다. 당신은 튜토리얼에 대한 질문이나 생각이있는 경우, 아래의 의견이나 트위터를 통해 도달 주시기 바랍니다. 이 신호 보존/노이즈 필터링 속성은 PCA를 매우 유용한 기능 선택 루틴으로 만듭니다.예를 들어, 매우 높은 차원 데이터에 대한 분류자를 교육하는 대신 낮은 차원 표현에서 분류자를 학습할 수 있습니다. 입력에서 임의의 노이즈를 자동으로 걸아내는 역할을 합니다. 예를 들어, 두 가지 기능을 포함하는 데이터 집합에서 데이터를 플롯하는 경우, 다음은 주 성분 1(PC1)이 두 피처와 주성분 2(PC2) 사이의 가장 변동이 큰 방향을 나타낸다는 것을 보여 줍니다. 플롯된 두 피처 간의 대부분의 변형입니다. 당사의 영화 데이터 세트에는 8,000개 이상의 기능이 포함되어 있으며 시각화가 어렵기 때문에 고유 생성물을 생성하기 위해 고유 분해를 사용했습니다. 이 섹션에서는 파이썬의 Scikit-Learn 라이브러리의 도움으로 PCA를 구현합니다.

먼저 라이브러리 및 데이터 집합을 가져오고, 탐색 데이터 분석 및 전처리를 수행하고, 마지막으로 모델을 학습하고, 예측을 수행하고, 정확도를 평가하는 고전적인 기계 학습 파이프라인을 따를 것입니다. 유일한 추가 단계는 우리가 우리의 모델을 훈련하기 전에 기능의 최적의 수를 찾기 위해 PCA를 수행하는 것입니다. 이러한 단계는 다음과 같이 구현되었습니다: sklearn에서 모든 기계 학습 모델은 Python 클래스로 구현됩니다 앞서 지원 벡터 머신을 사용하여 얼굴 인식을위한 기능 선택기로 PCA 프로젝션을 사용하는 예제를 탐색했습니다(자세히 보기: 벡터 기계 지원).

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