Question

我正在尝试在矩阵（C）上执行PCA，其中每列代表不同的时间点，每行代表一个特征，我试图找到顶部主要组件并将它们相互映射。我正在使用mdp模块，如果这个模块返回矩阵，我很困惑，每个行代表一个主要组件，其中最重要的组件按降序排列。

import mdp
C=mdp.pca(C)
print C

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(C[2,:C.shape[1]], C[1,:C.shape[1]], 'r*')
plt.show()

谢谢！

Answer 1

来自mdp docs on mdp.pca：

pca（x，** kwargs）通过它过滤多维数据输入数据   主要组成部分。

对同一变量的观察存储在不同的行上   变量存储在列上。

这是相应节点node.PCANode的快捷方式。   如果指定了任何关键字参数，则将它们传递给它   构造

这相当于mdp.nodes.PCANode（** kwargs）（x）

要解决此问题，这意味着您将关键字参数发送到PCANode以设置构造函数，然后使用__call__方法，根据PCANode文档，实际上调用execute method，执行以下操作：

执行（self，x，n = None）

在第一个'n'主体上投射输入   组件。如果未设置“n”，请使用所有可用组件。

所以你得到一个投影矩阵，如上所述（在行上观察相同的变量，在列上观察不同的变量）

python中的PCA，并将前2个组件相互映射

1 个答案: