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說(shuō)明

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1、PCA是最經(jīng)典、最實(shí)用的降維技術(shù)，尤其在輔助圖形識(shí)別中表現(xiàn)突出。

2、用來(lái)減少數(shù)據(jù)集的維度，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)集中對(duì)方差貢獻(xiàn)特征。

保持低階主成分，而忽略高階成分，低階成分往往能保留數(shù)據(jù)的最重要部分。

實(shí)例

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
 
# 特征選擇  VarianceThreshold刪除低方差的特征(刪除差別不大的特征)
var = VarianceThreshold(threshold=1.0)   # 將方差小于等于1.0的特征刪除。 默認(rèn)threshold=0.0
data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]])
 
print(data)
'''[[0]
 [4]
 [1]]
'''

以上就是Python特征降維的理解，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)python教程

本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。

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