Python PCA 在哪个包

主成分分析（PCA）是一种无监督机器学习算法，用于将高维数据集降低到低维表示中，同时尽可能保留原始数据的方差。PCA 可用于各种应用程序，包括降维、数据可视化和特征提取。在 Python 中，有多个库提供 PCA 实现，每个库都有自己的优势和劣势。

用于在 Python 中执行 PCA 的最常用的库是 scikit-learn。Scikit-learn 是一个广泛使用的机器学习库，提供各种算法和工具，包括用于 PCA 的 PCA 类。要使用 scikit-learn 执行 PCA，您可以使用以下代码：


from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(ncomponents=2)
pca.fit(data)
transformeddata = pca.transform(data)


另一个流行的用于 PCA 的 Python 库是 scipy。Scipy 是一个用于科学和技术计算的广泛使用的库，提供各种函数和类，包括用于 PCA 的 svd 函数。要使用 scipy 执行 PCA，您可以使用以下代码：


from scipy.linalg import svd
U, s, Vh = svd(data, fullmatrices=False)
transformeddata = U[:, :2]


此外，还有其他 Python 库可用于 PCA，包括：

• PyTorch：一个深度学习框架，提供用于 PCA 的 torch.pca 模块。
• TensorFlow：一个深度学习框架，提供用于 PCA 的 tf.linalg.svd 函数。
• Theano：一个深度学习框架，提供用于 PCA 的 theano.tensor.nlinalg.svd 函数。

选择要用于 PCA 的库取决于您的特定需求和偏好。Scikit-learn 通常是初学者和需要复杂 PCA 功能的用户的不二之选。Scipy 是一个功能强大的库，适合需要对 PCA 实现进行更多控制的用户。PyTorch、TensorFlow 和 Theano 为深度学习应用程序中的 PCA 提供了专门的实现。

问答

1. 在 Python 中执行 PCA 的最常用的库是什么？
   scikit-learn

<li><strong>使用 scikit-learn 执行 PCA 的函数名称是什么？</strong><br>
  `PCA`
</li>
<li><strong>用于在 Python 中执行 PCA 的另一个流行库是什么？</strong><br>
  scipy
</li>
<li><strong>使用 scipy 执行 PCA 的函数名称是什么？</strong><br>
  `svd`
</li>
<li><strong>除了 scikit-learn 和 scipy 之外，还有哪些其他 Python 库可以用于 PCA？</strong><br>
  PyTorch、TensorFlow、Theano
</li>