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这个问题与机器学习有关。我用灰度图像的值填充一个数组。
ben = io.ImageCollection('./Ben_bw.png')[0]
ben = np.array(ben)#array of all pixels
现在我用以下方法展平数组:
ben_flat = ben.reshape((1, -1))
当我打印 ben_flat.shape 然后我得到一个非零的 (1, 10304) 数组
然后当我尝试使用 PCA 并拟合数组时:
pca = PCA(n_components=200)
ben_reduced = pca.fit(ben_flat)
当我拟合数组时,我收到一个错误:
RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
据我所知,某处有一个零分频器。但我不明白它在哪里或它如何在那里结束。
最佳答案
PCA 拟合是用 n 个样本完成的,每个样本具有相同数量的特征。比较每个样本的成分,首先保留方差最大的成分,从而保留最多的信息。 ben_flat 只是一个样本,算法不知道如何将它分解成较低的维度,因为没有其他样本可以与之比较。
关于python - PCA fit() 运行时警告(在 true_divide 中遇到无效值),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42424550/
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这个问题与机器学习有关。我用灰度图像的值填充一个数组。 ben = io.ImageCollection('./Ben_bw.png')[0] ben = np.array(ben)#array of
这个问题与机器学习有关。我用灰度图像的值填充一个数组。 ben = io.ImageCollection('./Ben_bw.png')[0] ben = np.array(ben)#array of
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我正在尝试将 Gower 距离实现应用于我的数据框。虽然它可以顺利地处理具有更多特征的相同数据集,但这次当我调用 Gower 距离函数时出现错误。我从同一目录中的另一个 .py 代码导入 Gower
我是一名优秀的程序员,十分优秀!