使用 sklearn 在具有 Python 的数据帧上执行 PCA
Performing PCA on a dataframe with Python with sklearn
我有一个示例输入文件，其中包含所有变体的许多行，列代表组件的数量。
A01_01 A01_02 A01_03 A01_04 A01_05 A01_06 A01_07 A01_08 A01_09 A01_10 A01_11 A01_12 A01_13 A01_14 A01_15 A01_16 A01_17 A01_18 A01_19 A01_20 A01_21 A01_22 A01_23 A01_24 A01_25 A01_26 A01_27 A01_28 A01_29 A01_30 A01_31 A01_32 A01_33 A01_34 A01_35 A01_36 A01_37 A01_38 A01_39 A01_40 A01_41 A01_42 A01_43 A01_44 A01_45 A01_46 A01_47 A01_48 A01_49 A01_50 A01_51 A01_52 A01_53 A01_54 A01_55 A01_56 A01_57 A01_58 A01_59 A01_60 A01_61 A01_62 A01_63 A01_64 A01_65 A01_66 A01_67 A01_69 A01_70 A01_71
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我首先将此 .txt 文件导入为：
#!/usr/bin/env python
from sklearn.decomposition import PCA
inputfile=vcf=open('sample_input_file', 'r')
我想进行主成分分析并绘制前两个成分（即前两列）
阅读
后，我不确定这是否是解决问题的方法
sklearn
两个组件的 PCA：
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(inputfile) #not sure how this read in this file
因此，我需要帮助将我的输入文件作为数据框导入，以便 Python 对其执行 PCA
sklearn 适用于 numpy 数组。
所以你想使用 numpy.loadtxt:
data = numpy.loadtxt('sample_input_file', skiprows=1)
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data)
我有一个示例输入文件，其中包含所有变体的许多行，列代表组件的数量。
A01_01 A01_02 A01_03 A01_04 A01_05 A01_06 A01_07 A01_08 A01_09 A01_10 A01_11 A01_12 A01_13 A01_14 A01_15 A01_16 A01_17 A01_18 A01_19 A01_20 A01_21 A01_22 A01_23 A01_24 A01_25 A01_26 A01_27 A01_28 A01_29 A01_30 A01_31 A01_32 A01_33 A01_34 A01_35 A01_36 A01_37 A01_38 A01_39 A01_40 A01_41 A01_42 A01_43 A01_44 A01_45 A01_46 A01_47 A01_48 A01_49 A01_50 A01_51 A01_52 A01_53 A01_54 A01_55 A01_56 A01_57 A01_58 A01_59 A01_60 A01_61 A01_62 A01_63 A01_64 A01_65 A01_66 A01_67 A01_69 A01_70 A01_71
0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1
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我首先将此 .txt 文件导入为：
#!/usr/bin/env python
from sklearn.decomposition import PCA
inputfile=vcf=open('sample_input_file', 'r')
我想进行主成分分析并绘制前两个成分（即前两列）
阅读
后，我不确定这是否是解决问题的方法sklearn
两个组件的 PCA：
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(inputfile) #not sure how this read in this file
因此，我需要帮助将我的输入文件作为数据框导入，以便 Python 对其执行 PCA
sklearn 适用于 numpy 数组。
所以你想使用 numpy.loadtxt:
data = numpy.loadtxt('sample_input_file', skiprows=1)
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data)