溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
本篇內容主要講解“怎么解決人工智能PCA降維后的報錯問題”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“怎么解決人工智能PCA降維后的報錯問題”吧!
問題：PCA降維后的feature數如果少于樣本數，為什么會報錯把n_components一旦改為超過230后，會有截圖中的錯誤，即：
ValueError: n_components=250 must be between 0 and min(n_samples, n_features)=230 with svd_solver='full'
Answer:
PCA降維實現的依舊是對features的減少，而不是樣本數，這個你要記住。因此降維之后的樣本數量是不變的，feature數量會變少。
為什么pca降維后feature數量多余樣本數量會報錯？這是算法本身決定的，要求降維后的feature數量少于樣本數：
思考pca降維的原理，如果要降到n維，那就需要構建一個n維德投影空間，而這個投影空間是要通過n+1個樣本數量決定的，如果樣本數量太少，那就無法得到一個有效的投影空間。舉個最簡單的例子：
把數據點投影到一條直線上，理解為投影到一維空間，那就需要有兩個或兩個以上的點，這樣才能確定一條直線，使樣本到直線德距離之和最小，如果只有一個點，那是有無數條直線的。因此需要樣本數量大于一。
到此，相信大家對“怎么解決人工智能PCA降維后的報錯問題”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
