Python中特征降维的示例分析

这篇文章主要介绍了Python中特征降维的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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最大的特征。

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=0.0data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]]) print(data)'''[[0] [4] [1]]'''

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