Python学习第三篇：pca算法

来源：互联网发布：c语言取绝对值编辑：程序博客网时间：2024/05/24 16:16

一，为什么使用pca算法

1，在实际的数据样本中往往存在多个特征，即在一张数据表格中存在多列，每一列代表一个特征。我们需要在这么多的数据中提取有用的数据信息，但是在整体的数据样本中有部分数据是无用的，或者说是该数据对整体的数据样本影响不大，如下学生成绩图

显而易见，政治成绩所有学生都是一样，所以我们在分析数据时，可以不用考虑整治成绩。但是如下学生成绩图

我们无法一眼看出在数据分析时，哪些特征是可以不加考虑的。pca算法的目的就是在大量的特征中找到主要的特征。

二，pca算法讲解

1，什么是线性相关？

给定向量组A：a1，a2，a3，a4，...aN。假设存在k1，k2，k3，k4，...kN。使得

a1*k1+a2*k2+a3*k3+...+aN*kN=0成立

则向量组A是线性相关的，否则A是线性无关

通俗的讲，线性相关就是指向量组中至少一个向量可以由其他向量线性表示

2，信噪比

在信号处理过程中，认为信号具有较大的方差，噪声具有较小的方差。信噪比就是方差比，信噪比越大，主成分提取就越准确。

3，样例分析

在学生成绩图中，有5个特征，在这些特征之中可能存在部分特征并不重要，但是我们无法直接剔除掉。所以通过pca算法实现特征剔除

三，pca算法python实现

1，创建数据集

package com.madongmei.test;

import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStream;

public class CreateData {

   private static int LINE_NUM=100000;
   public static void main(String[] args) {
       // TODO Auto-generated method stub
        File file=new File("/Users/boleng/Desktop/python/myDataSet.txt");
        try {
           FileOutputStream fileOutputStream=new FileOutputStream(file);
           for(int i=0;i<LINE_NUM;i++){
               int yuWen=(int) (Math.random()*100);
               int yingYu=(int) (Math.random()*100);
               int shuXue=(int) (Math.random()*100);
               int zhengZhi=(int) (Math.random()*100);
               int tiYu=(int) (Math.random()*100);
                String str=yuWen+","+yingYu+","+shuXue+","+zhengZhi+","+tiYu+"\n";
                System.out.println(str);
                try {
                   fileOutputStream.write(str.getBytes());
               } catch (IOException e) {
                   // TODO Auto-generated catch block
                   e.printStackTrace();
               }
           }
           try {
               fileOutputStream.close();
           } catch (IOException e) {
               // TODO Auto-generated catch block
               e.printStackTrace();
           }
       } catch (FileNotFoundException e) {
           // TODO Auto-generated catch block
           e.printStackTrace();
       }

   }

}

2，数据如下

3，编写python代码

四，问题与解答

五，源代码

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