Analiza componentelor principale

Reducerea dimensionalității în Python

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

Conceptul ACP

lungimea mâinii vs. piciorului cu ambii vectori

Conceptul ACP

lungimea mâinii vs. piciorului cu vectori și coordonate

Conceptul ACP

lungimea mâinii vs. piciorului cu vectori și coordonate CP

Calcularea componentelor principale

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
std_df = scaler.fit_transform(df)

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA()
print(pca.fit_transform(std_df))

[[-0.08320426 -0.12242952]
 [ 0.31478004  0.57048158]
 ...
 [-0.5609523   0.13713944]
 [-0.0448304  -0.37898246]]

ACP elimină corelația

Transformare ACP

Raportul varianței explicate de componentă

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA()

pca.fit(std_df)

print(pca.explained_variance_ratio_)

array([0.90, 0.10])

ACP pentru reducerea dimensionalității

Piciorul stâng vs. drept

ACP pentru reducerea dimensionalității

Piciorul stâng vs. drept cu vectori

print(pca.explained_variance_ratio_)

array([0.9997, 0.0003])

ACP pentru reducerea dimensionalității

pca = PCA()

pca.fit(ansur_std_df)

print(pca.explained_variance_ratio_)

array([0.44, 0.18, 0.04, 0.03, 0.02, 0.02, 0.02, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01,
       0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01,
       0.01, 0.01, 0.01, 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  ,
       ...
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  ,
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  ,
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  ])

ACP pentru reducerea dimensionalității

pca = PCA()

pca.fit(ansur_std_df)

print(pca.explained_variance_ratio_.cumsum())

array([0.44, 0.62, 0.66, 0.69, 0.72, 0.74, 0.76, 0.77, 0.79, 0.8 , 0.81,
       0.82, 0.83, 0.84, 0.85, 0.86, 0.87, 0.87, 0.88, 0.89, 0.89, 0.9 ,
       0.9 , 0.91, 0.92, 0.92, 0.92, 0.93, 0.93, 0.94, 0.94, 0.94, 0.95,
       ...
       0.99, 0.99, 0.99, 0.99, 0.99, 1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  ,
       1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  ,
       1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  , 1.  ])

Să exersăm!

Reducerea dimensionalității în Python