这篇文章主要介绍了Python中特征降维的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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最大的特征。
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
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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)
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'''感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Python中特征降维的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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