在Musk数据集中运用PCA和SVD技术提取特征并报告所得特征值与特征向量
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本研究利用PCA和SVD方法，在Musk数据集上进行特征抽取，并分析了所获得的特征值及特征向量，为后续的数据挖掘任务提供有效支持。
从UCI机器学习资源库下载Musk数据集。在此数据集上分别使用PCA（主成分分析）和SVD（奇异值分解）方法进行特征提取，并报告获得的特征值以及特征向量结果，对数据属性进行分析，利用盒图对比并分析所获取的最佳属性。
所需导入的Python模块如下：
```python
import pandas as pd
import os
from numpy import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns # 更改了缩写形式以保持一致性，并移除了不必要的设置语句。
sns.set(color_codes=True)
plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False
from scipy.stats import kstest
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, preprocessing
```
注意：原代码中部分导入模块的使用可能没有在提供的文本片段中显示，如`pyecharts`和特定于matplotlib的3D绘图工具。根据实际需要，请确保所有必要的库都已安装并正确引用。
对于Musk数据集的具体处理以及PCA与SVD方法的应用细节未在此处详述，但在实践中需注意这些步骤将涉及到特征选择、降维等操作，并可能包括对提取出的主要成分进行可视化展示以帮助理解。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
