第7章：降维技术

本章将详细介绍scikit-learn中常用的降维技术及其应用。

7.1 主成分分析（PCA）

PCA是最常用的线性降维方法。

7.1.1 执行PCA

使用PCA进行降维。

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

7.2 线性判别分析（LDA）

LDA是一种监督降维方法。

7.2.1 执行LDA

使用LinearDiscriminantAnalysis进行降维。

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
X_lda = lda.fit_transform(X, y)

7.3 t-SNE和UMAP

t-SNE和UMAP是非线性降维方法。

7.3.1 执行t-SNE

使用t-SNE进行降维。

from sklearn.manifold import TSNEtsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

7.3.2 执行UMAP

使用UMAP进行降维。

import umap
umap = UMAP(n_components=2, random_state=42)
X_umap = umap.fit_transform(X)

7.4 本章小结

本章介绍了多种降维技术，包括PCA、LDA、t-SNE和UMAP。这些技术可以帮助我们减少数据的维度，同时保留最重要的信息。