无监督学习PCA降维处理和K-means聚类
1、无监督学习
没有目标值（变量）的算法
常见的无监督学习算法：
降维：
– 主成分分析PCA降维处理
聚类：
– K-means（k均值聚类）
2、主成分分析
应用PCA实现特征的降维
·定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量
·作用：是数据维散压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。
·应用：回归分析或者聚类分析当中
PCA的APA:
·sklearn.decomposition.PCA（n_components=None）
– 将数据分解为较低维数空间
n_components：
·小数：表示保留百分之多少的信息
·整数：减少到多少特
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