【Scikit-Learn 中文文档】无监督降维 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN

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英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/unsupervised_reduction.html









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4.4. 无监督降维

如果你的特征数量很多, 在监督步骤之前, 可以通过无监督的步骤来减少特征. 很多的 无监督学习 方法实现了一个名为 

transform

 的方法,
它可以用来降低维度. 下面我们将讨论大量使用这种模式的两个具体示例.

4.4.1. PCA: 主成份分析

decomposition.PCA

 寻找能够捕捉原始特征的差异的特征的组合.
请参阅 分解成分中的信号（矩阵分解问题）.

示例

ref:	‘sphx_glr_auto_examples_applications_plot_face_recognition.py’

4.4.2. 随机投影

模块: 

random_projection

 提供了几种用于通过随机投影减少数据的工具.
请参阅文档的相关部分: 随机投影.

示例
The
Johnson-Lindenstrauss bound for embedding with random projections

4.4.3. 特征聚集

cluster.FeatureAgglomeration

 应用 层次聚类 将行为类似的特征分组在一起.

示例
Feature
agglomeration vs. univariate selection
Feature
agglomeration

特征缩放

请注意，如果功能具有明显不同的缩放或统计属性，则 

cluster.FeatureAgglomeration

 可能无法捕获相关特征之间的关系.使用一个 

preprocessing.StandardScaler

 可以在这些
设置中使用.

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