整體呼叫函式：
data, datatest = get_data() # 獲取訓練集data 準備pca
print(len(data), '個樣本', len(data.columns), '個屬性')
print('----------------------------- pca my data ... ------------------------------------- ')
datay = data[['allcase']] # 去除訓練集的結果屬性
datax = data.drop('allcase', axis=1, inplace=false) # 保留訓練集的普通屬性 用於pca
datatesty = datatest[['allcase']] # 去除測試集的結果屬性
datatestx = datatest.drop('allcase', axis=1, inplace=false) # 保留測試集的普通屬性 用於pca
# 用訓練集的平均數，方差去歸一化測試集
datax, datatestx = normalizedata(datax, datatestx)
# pca降維
dataafterpca, newcollen, datatestafterpca = mypca(per, datax, datatestx)
def normalizedata(data, datatest):
scaler = standardscaler() # 建立標準化模型
dataattr = scaler.fit_transform(data) # fit_transform：採用訓練集fit 模型，儲存均值，方差 然後對訓練集進行標準化
datatestattr = scaler.transform(datatest) # transform：採用訓練集的均值，方差 然後對測試集進行標準化
return dataattr, datatestattr
from sklearn.decomposition import pca
def mypca(mcomponent, dataattr, datatestattr):
pca = pca(n_components=mcomponent, copy=true, whiten=false) # 建立pca model
# copy表示在資料副本上進行pca降維
dataattrafterpca = pd.dataframe(pca.fit_transform(dataattr)) # fit擬合資料，transform返回降維後的資料矩陣
datatestattrafterpca = pd.dataframe(pca.transform(datatestattr)) # transform用訓練好的投影矩陣去降維測試集
print('降維後新特徵的方差百分比: ', pca.explained_variance_ratio_,
'\n在保持mcomponent達到', mcomponent, '後共有', len(pd.dataframe(pca.explained_variance_ratio_)), '個新屬性')
dataattrafterpca = pd.dataframe(dataattrafterpca.iloc[:, :len(pd.dataframe(pca.explained_variance_ratio_))])
# 把降維後的屬性名改為str字元型的 便於儲存成csv
for each in dataattrafterpca.columns:
dataattrafterpca.rename(columns=, inplace=true)
datatestattrafterpca = datatestattrafterpca.iloc[:, :len(pd.dataframe(pca.explained_variance_ratio_))]
for each in datatestattrafterpca.columns:
datatestattrafterpca.rename(columns=, inplace=true)
return dataattrafterpca, len(pd.dataframe(pca.explained_variance_ratio_)), datatestattrafterpca
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