从多维缩放到特征工程:降维技术在Python中的实现
2024.02.17 11:21浏览量:4简介:本文将介绍多维缩放、主成分分析法、等度量映射和局部线性嵌入等降维技术,并通过Python实例演示如何实现这些技术来搭建特征工程。这些降维技术对于处理高维数据、优化机器学习模型性能具有重要意义。
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一、多维缩放
多维缩放是一种常用的降维技术,通过将高维数据投影到低维空间,保留数据的重要特征,同时简化数据的复杂性。常用的多维缩放算法有欧几里得距离、余弦相似度等。在Python中,我们可以使用Scikit-learn库中的StandardScaler或MinMaxScaler来实现多维缩放。以下是一个简单的例子:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 假设X是原始特征数据
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 创建StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()
# 对数据进行缩放
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
二、主成分分析法
主成分分析法(PCA)是一种常用的降维方法,通过找到数据中的主要成分,将高维数据投影到低维空间。PCA可以有效地降低数据的维度,同时保留数据中的重要信息。在Python中,我们可以使用Scikit-learn库中的PCA类来实现PCA。以下是一个简单的例子:
from sklearn.decomposition import PCA
# 假设X是原始特征数据
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 创建PCA对象,指定降维后的维度为2
pca = PCA(n_components=2)
# 对数据进行PCA降维
X_pca = pca.fit_transform(X)
三、等度量映射
等度量映射(Isomap)是一种非线性降维方法,通过保持数据点间的距离进行降维。Isomap通过构建数据的邻接图来捕捉数据的几何结构,并使用多维缩放技术将数据投影到低维空间。在Python中,我们可以使用Scikit-learn库中的Isomap类来实现Isomap。以下是一个简单的例子:
from sklearn.manifold import Isomap
# 假设X是原始特征数据
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 创建Isomap对象,指定降维后的维度为2
iso = Isomap(n_components=2)
# 对数据进行Isomap降维
X_iso = iso.fit_transform(X)
四、局部线性嵌入
局部线性嵌入(LLE)是一种非线性降维方法,通过保持数据点间的局部关系进行降维。LLE通过优化目标函数来寻找数据的低维表示,使得同类数据点在低维空间中相互靠近,异类数据点在低维空间中相互远离。在Python中,我们可以使用Scikit-learn库中的LLE类来实现LLE。以下是一个简单的例子:
from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding
# 假设X是原始特征数据
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 创建LLE对象,指定降维后的维度为2
lle = LocallyLinearEmbedding(n_components=2)
# 对数据进行LLE降维
X_lle = lle.fit_transform(X)

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