何时使用PCA（n_components=0.95）和何时使用PCA（n_components=2），它们之间有什么区别？

Question

用于主成分分析（PCA）模型训练

何时将方差作为

PCA(n_components=0.95)

传递，何时使用

PCA(n_components=2)

以及具有 Standardscaler 的管道来标准化特征值。

Answer 1

pipeline = make_pipeline(
    StandardScaler(),
    PCA(n_components=0.95)  # Retain 95% of the variance
)



pipeline = make_pipeline(
    StandardScaler(),
    PCA(n_components=2)  # Reduce to exactly 2 dimensions
)

何时使用每种

使用n_components=0.95：

• 当您处理高维数据集并且希望减少特征数量同时保留大部分信息时。
• 为机器学习算法准备数据时，以提高效率并减少过度拟合。
• 当您需要了解捕获数据中大部分方差的主成分时。

使用n_components=2：

• 当您需要以二维方式可视化数据时。
• 当任务需要固定数量的维度时，例如某些聚类算法或为人类解释创建 2D 表示时。