這篇文章主要介紹“Python降維特征實(shí)例分析”，在日常操作中，相信很多人在Python降維特征實(shí)例分析問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python降維特征實(shí)例分析”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括德欽網(wǎng)站建設(shè)、德欽網(wǎng)站制作、德欽網(wǎng)頁制作以及德欽網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，德欽網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到德欽省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

說明

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

2、用來減少數(shù)據(jù)集的維度，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)集中對方差貢獻(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]]
'''

Python的優(yōu)點(diǎn)有哪些

1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴(yán)格；

2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；

3、Python面向?qū)ο?，能夠支持面向過程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?/p>

4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼，可以直接從源代碼運(yùn)行程序；

5、Python功能強(qiáng)大，擁有的模塊眾多，基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見功能。

到此，關(guān)于“Python降維特征實(shí)例分析”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！

新聞名稱：Python降維特征實(shí)例分析
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