python降维的函数 svd降维 python案例

python 数据降维程序请教

def dict_f(f): d={} for line in f: l = line.strip("\n").split(" ") d[l[0]] = l[1:] return ddef result(d_c,d_a,cookn): app,game,shoot,apply,function,iq=0,0,0,0,0,0 app = len(d_c[cookn]) for i in d_c[cookn]: for ii in d_a[i]: if (ii=="game"): game= game+1 elif(ii=="shoot"): shoot = shoot +1 elif(ii=="apply"): apply = apply +1 elif(ii=="function"): function = function +1 elif(ii=="iq"): iq = iq +1 else: pass return (app,game,shoot,apply,function,iq) f = open("cookie.txt","r+") #行首没有空格，每个单词之间有且仅有一个空格d_c = dict_f(f) f1 = open("app.txt","r+")#行首没有空格，每个单词之间有且仅有一个空格d_a = dict_f(f1)l_c = d_c.keys()l=[i for i in sorted(l_c) if(i!="") ]for i in l: print i+" "+"app=%d game=%d shoot=%d apply=%d function=%d iq=%d"%result(d_c,d_a,i)#print 可以改写输入到文件中

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Q1: 如何用python实现pca降维

首先2个包：

import numpy as np

from sklearn.decomposition import PCA

然后一个m x n 的矩阵，n为维度，这里设为x。

n_components = 12 是自己可以设的。

pca = PCA(n_components=12)

pca.fit(x)

PCA(copy=True, iterated_power='auto', n_components=12, random_state=None,

  svd_solver='auto', tol=0.0, whiten=False)

float_formatter = lambda x: "%.2f" % x

np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter})

print 'explained variance ratio:'

print pca.explained_variance_ratio_

print 'cumulative sum:'

print pca.explained_variance_ratio_.cumsum()

Q2: Python LDA降维中不能输出指定维度（n_components）的新数据集

LDA降维后的维度区间在[1,C-1]，C为特征空间的维度，与原始特征数n无关，对于二值分类，最多投影到1维，所以我估计你是因为这是个二分类问题，所以只能降到一维。

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