“PCA w Sklearn” Kod odpowiedzi

PCA w Sklearn

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X)

print(pca.explained_variance_ratio_)

print(pca.singular_values_)

PCA Python

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components = 3) # Choose number of components
pca.fit(X) # fit on X_train if train/test split applied

print(pca.explained_variance_ratio_)

ActionScript

“PCA w Sklearn” Kod odpowiedzi

PCA w Sklearn

PCA Python

Odpowiedzi podobne do “PCA w Sklearn”

Pytania podobne do “PCA w Sklearn”

Więcej pokrewnych odpowiedzi na “PCA w Sklearn” w Python

Przeglądaj popularne odpowiedzi na kod według języka

Shell/Bash

C#

C++

C

CSS

HTML

Java

JavaScript

Objective-C

PHP

Python

Sql

Swift

Ruby

TypeScript

Go

Kotlin

Assembly

R

VBA

Scala

Rust

Dart

Elixir

Clojure

Haskell

Matlab

Erlang

Cobol

Fortran

Scheme

Perl

Groovy

Lua

Julia

Delphi

Abap

Lisp

Prolog

Pascal

ActionScript

Basic

Solidity

PowerShell

GDScript

Excel

Przeglądaj inne języki kodu