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！

创新互联服务项目包括德钦网站建设、德钦网站制作、德钦网页制作以及德钦网络营销策划等。多年来，我们专注于互联网行业，利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等，向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案，德钦网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前，我们服务的客户以成都为中心已经辐射到德钦省份的部分城市，未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任！

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]]
'''

Python的优点有哪些

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！

本文名称：Python降维特征实例分析
网址分享：http://azwzsj.com/article/ppccoe.html