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這篇文章主要介紹“Python降維特征實例分析”，在日常操作中，相信很多人在Python降維特征實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降維特征實例分析”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
說明
1、PCA是最經典、最實用的降維技術，尤其在輔助圖形識別中表現突出。
2、用來減少數據集的維度，同時保持數據集中對方差貢獻特征。
保持低階主成分，而忽略高階成分，低階成分往往能保留數據的最重要部分。
實例
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threshold=0.0 data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]]) print(data) ''' [[0] [4] [1]] '''
1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；
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面向對象，能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程；
4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；
5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠實現所有的常見功能。
到此，關于“Python降維特征實例分析”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關知識，請繼續(xù)關注億速云網站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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