Анализ главных компонентов (PCA) — широко используемый метод анализа данных и уменьшения размерности. Это помогает выявить наиболее важные особенности или закономерности в наборе данных путем преобразования исходных переменных в новый набор некоррелированных переменных, называемых основными компонентами. В этой статье мы рассмотрим несколько методов применения PCA к фрейму данных с использованием Python, а также примеры кода.

Метод 1: использование библиотеки scikit-learn

from sklearn.decomposition import PCA
# Assuming 'df' is your dataframe
pca = PCA(n_components=2)  # Define the number of principal components
principal_components = pca.fit_transform(df)

Метод 2. Использование библиотеки NumPy

import numpy as np
# Assuming 'df' is your dataframe
covariance_matrix = np.cov(df.T)
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)
principal_components = df.dot(eigenvectors)

Метод 3: использование разложения по сингулярным значениям (SVD)

import numpy as np
# Assuming 'df' is your dataframe
U, S, V = np.linalg.svd(df)
principal_components = np.dot(df, V.T)

Метод 4. Использование библиотеки pandas

import pandas as pd
# Assuming 'df' is your dataframe
pca_components = pd.DataFrame(pca.fit_transform(df), columns=['PC1', 'PC2'])

Метод 5. Использование библиотеки статистических моделей

import statsmodels.api as sm
# Assuming 'df' is your dataframe
pca = sm.PCA(df, ncomp=2)
principal_components = pca.factors

Анализ главных компонентов — это мощный метод уменьшения размерности и извлечения признаков. В этой статье мы рассмотрели несколько методов применения PCA к кадру данных с использованием Python. Библиотека scikit-learn обеспечивает удобную реализацию, а NumPy и pandas предлагают альтернативные подходы. Кроме того, мы обсудили использование разложения сингулярных значений (SVD) и библиотеки статистических моделей для PCA. Освоив эти методы, аналитики данных и ученые смогут получать ценную информацию и упрощать сложные наборы данных.