数据处理的统计学习（scikit-learn教程）

独立成分分析：ICA
独立成分分析（ICA）选择合适的成分使得他们的分布载有最大的独立信息量。可以恢复非高斯独立信号：

# Generate sample datatime = np.linspace(0,10,2000)
s1 = np.sin(2 * time) ?# Signal 1 : sinusoidal signals2 = np.sign(np.sin(3 * time)) ?# Signal 2 : square signalS = np.c_[s1,s2]
S += 0.2 * np.random.normal(size=S.shape) ?# Add noiseS /= S.std(axis=0) ?# Standardize data# Mix dataA = np.array([[1,[0.5,2]]) ?# Mixing matrixX = np.dot(S,A.T) ?# Generate observations# Compute ICAica = decomposition.FastICA()
S_ = ica.fit_transform(X) ?# Get the estimated sourcesA_ = ica.mixing_.T
np.allclose(X,?np.dot(S_,A_) + ica.mean_)

五、联合起来

（1）管道（流水线）

我们已经知道了一些估测器（模型）能够转换数据，一些可以预测变量。我们也能够将其结合到一起：

from sklearn import linear_model,decomposition,datasetsfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.grid_search import GridSearchCV
logistic = linear_model.LogisticRegression()
pca = decomposition.PCA()
pipe = Pipeline(steps=[('pca',pca),('logistic',logistic)])
digits = datasets.load_digits()
X_digits = digits.data
y_digits = digits.target################################################################################ Plot the PCA spectrumpca.fit(X_digits)
plt.figure(1,figsize=(4,3))
plt.clf()
plt.axes([.2,.2,.7,.7])
plt.plot(pca.explained_variance_,linewidth=2)
plt.axis('tight')
plt.xlabel('n_components')
plt.ylabel('explained_variance_')################################################################################ Predictionn_components = [20,40,64]
Cs = np.logspace(-4,4,3)
#Parameters of pipelines can be set using ‘__’ separated parameter names:estimator = GridSearchCV(pipe,? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? dict(pca__n_components=n_components,? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?logistic__C=Cs))
estimator.fit(X_digits,y_digits)
plt.axvline(estimator.best_estimator_.named_steps['pca'].n_components,? ? ? ? ? ?linestyle=':',label='n_components chosen')
plt.legend(prop=dict(size=12))

（2）使用特征联进行人脸识别

? ?该实例使用的数据集是从“Labeled Faces in the Wild”节选预处理得到的。更为熟知的名字是LFW。

http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-funneled.tgz（233 MB）

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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