Python LDA降维中不能输出指定维度（n_components）的新数据集
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解决时间 2021-11-16 16:54
- 提问者网友：刺鸟
- 2021-11-16 12:22
Python LDA降维中不能输出指定维度（n_components）的新数据集
最佳答案
- 五星知识达人网友：酒安江南
- 2021-11-16 13:12
首先2个包：
import numpy as npfrom 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" % xnp.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()
import numpy as npfrom 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" % xnp.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()
全部回答
- 1楼网友：举杯邀酒敬孤独
- 2021-11-16 13:59
我也遇到了这个问题，请问楼主解决了吗？
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