python矩阵降维,python降维可视化

　　说明

　　1.主成分分析是最经典、最实用的降维技术，尤其是在辅助模式识别中。

　　2.它用于降低数据集的维数，同时保持数据集中方差的贡献特征。

　　保留低阶主成分，而忽略高阶成分。低阶分量总能保留数据中最重要的部分。

　　实例

　　fromsk learn . feature _ selectionimportvariance threshold

　　#要素选择方差阈值删除方差小的要素(删除差异小的要素)

　　Var=方差阈值(阈值=1.0) #删除方差小于或等于1.0的要素。默认阈值=0.0

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

　　打印(数据)

　　[[0]

　　[4]

　　[1]]

　　以上是对Python特征降维的理解。希望对你有帮助。更多python学习方向：Python基础课程

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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