python - 通过识别重要变量来降维

Question

我有一个包含 400 个条目的 np.array，每个条目包含 1000 个点的频谱值。我想确定频谱中 n 个最有趣的指数并返回它们。因此我可以将它们可视化并用作分类器的输入向量。

最好是计算方差、应用 PCA 还是有更适合的算法？如何计算该选择的会计方差？

谢谢

Answer 1

降维可以通过两种不同的方式来执行:feature extraction和 feature selection 。 PCA更适合特征提取，而“识别n个最有趣的索引”是一个特征选择问题。更多详细信息以及如何对其进行编码:sklearn.feature_selection