머신러닝/비지도 학습 (2) 썸네일형 리스트형 06-1_PCA 실습_ 타이타닉 데이터 셋 활용 이분의 사이트에서 PCA부분을 보고도 해보았다. https://hmkim312.github.io/posts/%ED%83%80%EC%9D%B4%ED%83%80%EB%8B%89_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%A1%9C_%ED%95%B4%EB%B3%B4%EB%8A%94_PCA%EC%99%80_kNN/ In [149]: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline df= pd.read_csv('titanic.csv') df Out[149]: survived pclass sex age sibsp parch fare embarked class who adult_male deck embark_town alive.. 06_차원 축소_ PCA, LDA , SVD 비지도 확습은 PCA가 최고 성능을 가지고 있다.¶ PCA 클러스터링 앙상블 러닝 In [ ]: PCA(Principal Component Analysis)의 이해¶ pca와 truncated svd는 같은 차원을 축소해서 같은 전처리를 하고 두가지 방법을 모두 쓸수 있지만 추천 시스템을 제외한 방법에서는 pca가 더 정확한 복원률을 가지고 있다. PCA In [151]: from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline iris = load_iris() columns =['sepal_length','sepal_width','petal_length','peta.. 이전 1 다음