# -*- coding: utf-8 -*-
"""created on sun jul 29 21:42:05 2018
@author: muli
"""from numpy import *
#mean(a, axis, dtype, out，keepdims )函式
# 功能：求取均值；
# 設a為m * n矩陣舉例：
# axis 不設定值，對 m*n 個數求均值，返回乙個實數
# axis = 0：壓縮行，對各列求均值，返回 1* n 矩陣
# axis =1 ：壓縮列，對各行求均值，返回 m *1 矩陣
# 資料格式處理
defloaddataset
(filename, delim='\t'):
fr = open(filename)
stringarr = [line.strip().split(delim) for line in fr.readlines()]
datarr = [map(float,line) for line in stringarr]
return mat(datarr)
# 注意：**中的x和w 與 周志華書上p230的x和w為轉置關係
defpca
(datamat, topnfeat=9999999):
# 求取均值
meanvals = mean(datamat, axis=0)
# 歸一化
meanremoved = datamat - meanvals #remove mean
# 求方差
covmat = cov(meanremoved, rowvar=0)
# 特徵值、特徵向量
eigvals,eigvects = linalg.eig(mat(covmat))
# 特徵值排序，從小到大排序
eigvalind = argsort(eigvals) #sort, sort goes smallest to largest
# 取前topnfeat的特徵值
eigvalind = eigvalind[:-(topnfeat+1):-1] #cut off unwanted dimensions
# 由特徵值取特徵向量，構成乙個特徵向量的矩陣
redeigvects = eigvects[:,eigvalind] #reorganize eig vects largest to smallest
# 對映到乙個新的空間
lowddatamat = meanremoved * redeigvects#transform data into new dimensions
# 重構後的x值
reconmat = (lowddatamat * redeigvects.t) + meanvals
# 返回 z 和~x
return lowddatamat, reconmat
# 測試模組
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