Python中的主成分分析

问题:

我想使用主成分分析(PCA)来降低维数。 numpy或scipy已经有了,或者我必须使用numpy.linalg.eigh
我不只是想使用奇异值分解(SVD),因为我的输入数据是相当高维的(〜460维),所以我认为SVD比计算协方差矩阵的特征向量慢。
我希望找到一个预制的调试实现,它已经在何时使用哪种方法做出正确的决定,也可能会做出我不了解的其他优化。

回答:

你可以看看MDP
我没有机会自己测试,但我已经为PCA功能提供了书签。

 
 
Code问答: http://codewenda.com/topics/python/
Stackoverflow: Principal component analysis in Python

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