Question

我有以下数据框：

List<yourclass> distinct =
   yourlist
  .GroupBy(item => item.Number)
  .Select(g => g.First())
  .ToList();

我想申请：

git remote prune origin

为了将列数从4减少到2 我无法理解哪个维度：行或列 PCA将其作为向量的数量。

因为如果我执行以下操作：

      A       B      C      D
0     4       1      1     78
1    82       2     58     41
2    53       3     31     76
3     1      45      4     12
5     5       2      4     87
6     1      74      6     11
7     1       1      6     47
8     1       1      6      8

它将返回以下错误：

ValueError：n_components = 3必须介于0和n_features = 1之间 svd_solver = '完全'

即使我在每个向量中只有1个数据，我仍然可以将向量的数量从4减少到3个。

Answer 1

这是你使用PCA的方法，注意我也在标准化这些值。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA

vals = df.ix[:, :4].values

vals_std = StandardScaler().fit_transform(vals)

sklearn_pca = PCA(n_components = 'however many you want')

vals_pca = sklearn_pca.fit_transform(vals_std)

然后根据您确定的许多尺寸，您可以将其添加回数据框。

Hows是否认为PCA适用于数据帧？

1 个答案: