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降维是在咱们解决蕴含过多特色数据的大型数据集时应用的，进步计算速度，缩小模型大小，并以更好的形式将微小的数据集可视化。这种办法的目标是保留最重要的数据，同时删除大部分的特色数据。
在这个教程中，咱们将简要地学习如何用 Python 中的稠密和高斯随机投影以及 PCA 办法来缩小数据维度。读完本教程后，你将学会如何通过应用这些办法来升高数据集的维度。本教程包含。
- 筹备数据
- 高斯随机投影
- 稠密随机投影
- PCA 投影
- MNIST 数据投射
咱们将从加载所需的库和函数开始。
筹备数据
首先，咱们将为本教程生成简略的随机数据。在这里，咱们应用具备 1000 个特色的数据集。为了将维度办法利用于实在数据集，咱们还应用 Keras API 的 MNIST 手写数字数据库。MNIST 是三维数据集，这里咱们将把它重塑为二维的。
print(x.shape)
mnist.load_data()
print(x_train.shape)
reshape(x_train,)
print(x_mnist.shape)
高斯随机投影
高斯随机法将原始输出空间投射到一个随机生成的矩阵上升高维度。咱们通过设置重量数字来定义该模型。在这里，咱们将把特色数据从 1000 缩减到 200。
grp.fit_transform(x)
print(gshape)
依据你的剖析和指标数据，你能够设置你的指标成分。
稠密随机投影
稠密随机办法应用稠密随机矩阵投影原始输出空间以缩小维度。咱们定义模型，设置成分的数量。在这里，咱们将把特色数据从 1000 缩减到 200。
srp\_data = srp.fit\_transform(x)
print(srp_data.shape)
依据你的剖析和指标数据，你能够设置你的指标成分。
PCA 投影
咱们将应用 PCA 合成，通过设置成分数来定义模型。在这里，咱们将把特色数据从 1000 缩减到 200。
pca.fit_transform(x)
print(pca_data.shape)
依据你的剖析和指标数据，你能够设置你的指标成分。
MNIST 数据的投影
在应用高斯、稠密随机和 PCA 办法学习降维后，当初咱们能够将这些办法利用于 MNIST 数据集。为测试目标，咱们将设置 2 个成分并利用投影。
# 对 2 个成分的稠密随机投影
srp.fit\_transform(x\_mnist)
df_srp\["comp1"\] = z\[:,0)
df_srp\["comp2"\] = z\[:,1\]。# 高斯随机投射在 2 个成分上
fit\_transform(x\_mnist)
# 对 2 个成分进行 PCA
PCA(n=2)咱们将通过可视化的形式在图中查看对于预测的后果。``````
sns.scatterplot(x="comp-1", y="comp-2")
该图显示了 MNIST 数据的变动维度。色彩定义了指标数字和它们的特色数据在图中的地位。
在本教程中，咱们曾经简略理解了如何用稠密和高斯随机投影办法以及 Python 中的 PCA 办法来缩小数据维度。
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