Python 使用 PCA 降维 - 将数据降至 6 维

使用 PCA 将数据降至 6 维

以下 Python 代码展示了如何使用 PCA 将数据降至 6 维。

from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
data = pd.read_excel('C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\GSE6740GSE50011基因降低\data1.xlsx')
X = data.iloc[:, 1:].values # 影响因素
y = data.iloc[:, 0].values # 因变量

# 主成分分析算法
pca = PCA(n_components=6)
pca.fit(X)
X_pca = pca.transform(X)

'n_components=6' 的含义

n_components=6 指示 PCA 将原始数据降维至 6 个维度。具体来说，PCA 会将原始数据投影到 6 个新的维度上，这些维度被称为主成分。主成分按照方差排序，前 6 个维度上的方差之和可以解释原始数据中的大部分方差。

为什么要降维？

降维可以简化模型，提高模型的训练速度和表现。这主要是因为：

• 减少特征数量: 降维可以有效地减少特征数量，从而降低模型的复杂度，避免过度拟合。
• 提高训练速度: 较少的特征意味着模型训练需要处理的数据量更少，从而提高训练速度。
• 改善模型性能: 降维可以去除数据中的冗余信息，保留更重要的特征，从而改善模型的性能。

总结

通过设置 n_components 参数，我们可以使用 PCA 将数据降维至所需的维度，简化模型并提高模型的效率。