这篇文章主要介绍“Python降维特征实例分析”，在日常操作中，相信很多人在Python降维特征实例分析问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python降维特征实例分析”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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说明
1、PCA是最经典、最实用的降维技术，尤其在辅助图形识别中表现突出。
2、用来减少数据集的维度，同时保持数据集中对方差贡献特征。
保持低阶主成分，而忽略高阶成分，低阶成分往往能保留数据的最重要部分。
实例
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # 特征选择 VarianceThreshold删除低方差的特征(删除差别不大的特征) var = VarianceThreshold(threshold=1.0) # 将方差小于等于1.0的特征删除。 默认threshold=0.0 data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]]) print(data) ''' [[0] [4] [1]] '''
1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；
2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；
3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；
4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；
5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。
到此，关于“Python降维特征实例分析”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
