Python - 主成分分析

我是奥尔堡大学的硕士研究生。我一直在写一些执行PCA的代码 - 并且它工作正常。Python - 主成分分析

现在我想要得到的pca.components_ 但我只得到这样的：

如何获得完整的阵列？

预先感谢您

请将您的代码添加为文字而不是图片。 – user2314737

我建议直接将代码作为代码输入到问题中，也可以显示问题的结果，或者尽力而为。直接图像嵌入也不太好（特别是如果左侧的第一个字母被切掉）。请按@ user2314737建议。谢谢。 – Dilettant

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在sklearn中，pca是您创建的PCA对象，在您的案例中，因为您没有提及特征的数量，它会为您的输入矩阵计算完整的奇异值分解。

如这里所述SKLearn PCA，components_给出了主要向量。

我不明白你所说的“全阵列”

假设，你要为每个输入向量的主要组成部分是什么意思，你可以简单地做（你进行装配或fit_transform手术后）

x_transformed = pca.transform(x_input)

2016-12-27 13:31:13 Giridhur

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