PrincipalComponentAnalyzer 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Transforms

程序集:

Microsoft.ML.PCA.dll

包:

Microsoft.ML v2.0.0

PCA 是一个维化转换，用于计算特征向量投影到低排名子空间。

public sealed class PrincipalComponentAnalyzer : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.PrincipalComponentAnalysisTransformer>

type PrincipalComponentAnalyzer = class
    interface IEstimator<PrincipalComponentAnalysisTransformer>

Public NotInheritable Class PrincipalComponentAnalyzer
Implements IEstimator(Of PrincipalComponentAnalysisTransformer)

继承

Object

PrincipalComponentAnalyzer

实现

IEstimator<PrincipalComponentAnalysisTransformer>

注解

原则组件分析 (PCA) 是一种降维算法，用于计算特征向量投影到低排名子空间。 其训练是使用本文中所述的技术完成的： 将大规模 PCA 中的结构化和非结构化随机性相结合，以及 具有随机性的论文查找结构：用于构造近似矩阵分解的概率算法

有关详细信息，请参阅：

• 计算非常大矩阵的单数值分解 (SVD) 的随机方法
• 用于主体组件分析的随机算法
• 查找随机性结构：用于构造近似矩阵分解的概率算法

方法

Fit(IDataView)	火车并返回一个 PrincipalComponentAnalysisTransformer。
GetOutputSchema(SchemaShape)	返回 SchemaShape 由转换器生成的架构。 用于管道中的架构传播和验证。

扩展方法

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	将“缓存检查点”追加到估算器链。 这将确保针对缓存的数据训练下游估算器。 在执行多个数据传递的训练器之前，拥有缓存检查点会很有帮助。
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	给定估算器后，返回将调用委托的 Fit(IDataView) 包装对象。 估算器通常必须返回有关拟合情况的信息，这就是为什么 Fit(IDataView) 该方法返回特定类型化对象的原因，而不仅仅是常规 ITransformer对象。 但是，同时， IEstimator<TTransformer> 通常形成为包含许多对象的管道，因此，我们可能需要通过 EstimatorChain<TLastTransformer> 估算器链生成一系列估算器，以便我们要获取转换器的估算器被埋在此链中的某个位置。 对于这种情况，我们可以通过此方法附加调用一次将调用的委托。