PYTHON МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ

Метод главных компонент (PCA) в Python - это метод многомерного анализа данных, который используется для сокращения размерности данных. Он находит новые переменные, называемые главными компонентами, которые являются комбинацией исходных переменных.

PCA может быть использован для визуализации данных, идентификации шумовых переменных или выбросов данных, а также для поиска скрытых паттернов в данных.

В Python, PCA может быть реализован с помощью библиотеки scikit-learn. Ниже приведен пример кода, который использует PCA для сокращения размерности набора данных iris:

  from sklearn.decomposition import PCA  from sklearn.datasets import load_iris  iris = load_iris()  X = iris.data  pca = PCA(n_components=2)  principalComponents = pca.fit_transform(X)  print(principalComponents)

В этом примере мы импортируем PCA и набор данных iris из библиотеки scikit-learn. Затем мы создаем экземпляр PCA с двумя главными компонентами и применяем его к набору данных iris. Код выводит значения главных компонент.