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python - 如何使用 pandas 找到每个主成分的前三个特征？

问题描述

我正在遵循此处给出的解决方案。

但是该解决方案argmax()从每个主成分中获取特征。我想进前三。我该怎么做？

我基本上想知道哪些功能分别对每台 PC 的影响最大。

谢谢你。

标签： pythonpandaspca

解决方案

您可以使用np.argsortor获取排序索引np.argpartition。按照指示的问题的程序

# With argsort 
most_important = [np.argsort(np.abs(model.components_[i]))[::-1][:3] for i in range(n_pcs)]

# With argpartition
most_important = [np.argpartition(np.abs(model.components_[i]), -3)[-3:] for i in range(n_pcs)]

most_important
>>> [array([4, 1, 0]), array([2, 3, 4])]

然后将最重要的组件作为列

initial_feature_names = ['a','b','c','d','e']

# Notices the [::-1] is used to order the component names
most_important_names = [[initial_feature_names[i] for i in most_important[i][::-1]] for i in range(n_pcs)]
dic = {'PC{}'.format(i): most_important_names[i] for i in range(n_pcs)}
pd.DataFrame.from_dict(dic).T
>>>
    0   1   2
PC0 e   b   a
PC1 c   d   e

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