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Wie kann ich Hauptkomponentenanalyse aus Daten in einem Pandas Dataframe berechnen?Hauptkomponentenanalyse mit Pandas Datenrahmen
A
Antwort
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Die meisten sklearn Objekte arbeiten mit pandas Datenrahmen gut, würde so etwas für Sie arbeiten?
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
df = pd.DataFrame(data=np.random.normal(0, 1, (20, 10)))
pca = PCA(n_components=5)
pca.fit(df)
Sie können die Komponenten zugreifen, sich mit
pca.components_
+5
Das funktioniert super. Nur eine Ergänzung, die von Interesse sein könnte: Es ist oft praktisch, am Ende mit einem DataFrame zu enden, im Gegensatz zu einem Array. Um das zu tun, würde man etwas tun wie: pandas.DataFrame (pca.transform (df), Spalten = ['PCA% i'% i für i im Bereich (n_components)], index = df.index), wo ich habe Setze n_components = 5. Außerdem haben Sie einen Tippfehler im Text über dem Code, "Panadas" sollten "Pandas" sein. :) – Moot
Nicht sicher, warum dies „Meinung basiert“? – BenDundee