Метод главных компонент в colab

@Juli22 · Регистрация: 06.02.2021

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Написала код в colab. Из 24 показателей по 48 наблюдениям выделяю 4 или 5 компонент. Вывела дисперсию и куммулятивную, но не знаю как вывести собственные значения.Используя pca(метод главные компонент) вывести собственные векторы. У меня там вывод есть собственных значений, но там по логике не верно вроде....,но он неверный.

Люди, помогите!!!
Заранее благодарю
прикрепила код Copy_of_Factor_region_bElarus_ipynb_.ipy nb
и Copy_of_Factor_region_bElarus_ipynb_.py

@u235 · 09.05.2023, 10:45

Juli22, вот пример:

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 1]])
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X)
X_norm=X-X.mean(axis=0)
C=np.dot(X_norm.T, X_norm) # ковариационная матрица
print(np.linalg.eig(C)) #кортеж из собственных значений и матрицы из собственных векторов-столбцов
print(pca.components_) # собственные вектора (столбцы)

Собственные вектора можно считать как через sklearn, так и через numpy.
Следует иметь ввиду, что собственные вектора определены с точностью до постоянного множителя.

@Juli22 · 09.05.2023, 18:28 **[ТС]**

print(pca.explained_variance_ratio_)
-так вывести объясненную дисперсию?

Добавлено через 5 минут
pca.fit(X) -сюда мне загонять свой массив df или уже df_scaled (отмасштабированный)?

СПасибо!!

@Juli22 · 09.05.2023, 18:38 **[ТС]**

и еще вопрос: предварительно по 25 показателям я делаю
df.corr() и если корреляция между какими-то признаками боль 0.7 ,то я отбрасываю из исследования один из них или оба показателя?

Зараннее благодарю!!!!

@u235 · 09.05.2023, 18:59

Сообщение от Juli22

сюда мне загонять свой массив df

судя по документации - можно массив, не корректированный, вычитанием среднего.

Добавлено через 10 минут

Сообщение от Juli22

df.corr() и если корреляция между какими-то признаками боль 0.7 ,то я отбрасываю из исследования один из них или оба показателя?

это не имеет никакого отношения к PCA, зачем так делать - не знаю. После PCA данные получаются максимально некоррелированными, в этом и фишка метода.

@Juli22 · 12.05.2023, 23:29 **[ТС]**

В продолжение темы... Установила SPSS и загнала свои показатели 24 штуки и париться не надо было...с этим pca в python
Но тебе ,u235, спасибо за отклик и мне многое стало ясно)
Удачки

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Восстановить юзерскрипты Greasemonkey из бэкапа браузера damix 15.01.2026 Если восстановить из бэкапа профиль Firefox после переустановки винды, то список юзерскриптов в Greasemonkey будет пустым. Но восстановить их можно так. Для этого понадобится консольная утилита. . .	Изучаю kubernetes lagorue 13.01.2026 А пригодятся-ли мне знания kubernetes в России?	Сукцессия микоризы: основная теория в виде двух уравнений. anaschu 11.01.2026 https:/ / rutube. ru/ video/ 7a537f578d808e67a3c6fd818a44a5c4/	WordPad для Windows 11 Jel 10.01.2026 WordPad для Windows 11 — это приложение, которое восстанавливает классический текстовый редактор WordPad в операционной системе Windows 11. После того как Microsoft исключила WordPad из. . .
Classic Notepad for Windows 11 Jel 10.01.2026 Old Classic Notepad for Windows 11 Приложение для Windows 11, позволяющее пользователям вернуть классическую версию текстового редактора «Блокнот» из Windows 10. Программа предоставляет более. . .	Почему дизайн решает? Neotwalker 09.01.2026 В современном мире, где конкуренция за внимание потребителя достигла пика, дизайн становится мощным инструментом для успеха бренда. Это не просто красивый внешний вид продукта или сайта — это. . .	Модель микоризы: классовый агентный подход 3 anaschu 06.01.2026 aa0a7f55b50dd51c5ec569d2d10c54f6/ O1rJuneU_ls https:/ / vkvideo. ru/ video-115721503_456239114	Owen Logic: О недопустимости использования связки «аналоговый ПИД» + RegKZR ФедосеевПавел 06.01.2026 Owen Logic: О недопустимости использования связки «аналоговый ПИД» + RegKZR ВВЕДЕНИЕ Введу сокращения: аналоговый ПИД — ПИД регулятор с управляющим выходом в виде числа в диапазоне от 0% до. . .

@Juli22 0 / 0 / 0 Регистрация: 06.02.2021 Сообщений: 106
	09.05.2023, 18:28 [ТС]
	print(pca.explained_variance_ratio_) -так вывести объясненную дисперсию? Добавлено через 5 минут pca.fit(X) -сюда мне загонять свой массив df или уже df_scaled (отмасштабированный)? СПасибо!! 0

@Juli22 0 / 0 / 0 Регистрация: 06.02.2021 Сообщений: 106
	09.05.2023, 18:38 [ТС]
	и еще вопрос: предварительно по 25 показателям я делаю df.corr() и если корреляция между какими-то признаками боль 0.7 ,то я отбрасываю из исследования один из них или оба показателя? Зараннее благодарю!!!! Миниатюры 0

@Juli22 0 / 0 / 0 Регистрация: 06.02.2021 Сообщений: 106
	12.05.2023, 23:29 [ТС]
	В продолжение темы... Установила SPSS и загнала свои показатели 24 штуки и париться не надо было...с этим pca в python Но тебе ,u235, спасибо за отклик и мне многое стало ясно) Удачки 0