摘要：主成分分析就是降维，通过线性组合，把多个原始变量合并成若干个主成分，这样每个主成分都变成原始变量的线性组合。相关系数系数为为为。从结果看，这个数据可能不太适合用来分析，因为降到维后的代笔性不足。
这两天用学了主成分分析，用的是PCA。主成分分析就是降维，通过线性组合，把多个原始变量合并成若干个主成分，这样每个主成分都变成原始变量的线性组合。所以你想看具体哪个特征对结果的影响大，通过PCA是看不到的。但PCA能把原来的10+数据特征转变为几个，实现过程如下：
导入数据：
import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt inputfile = "C:/Users/xiaom/Desktop/data/online_shoppers_intention.csv" df = pd.read_csv(inputfile)
这是后面的几列
只要购买客户数据，对VisitorType、weekend数据做处理，转换为0，1；再删除不要的字段
#只要购买客户的数据 df = df[df["Revenue"] == True] df["VisitorType"] = np.where(df["VisitorType"] == "Returning_Visitor",1,0) df["workday"] = np.where(df["Weekend"]==True,0,1) df.drop(["Weekend","Revenue","Month"], axis=1, inplace=True)2、相关性检测
对df表进行相关性检测，看每个字段的相关度，删除相关度高的字段，减少计算量。如果自变量属于中度以上线性相关的（>0.6）多个变量，只保留一个即可。
1、2相关系数0.61；3、4系数为0.63；5、6为0.91；7、8为0.74。相关度一般在0.64以上就认为是比较相关的关系，所以删除5
#求各字段的相关性，用corr()函数，并保留2位小数
df.corr().round(2)
#结果：1，2相关系数0.61；3，4系数为0.63；5，6为0.91；7，8为0.74。所以对相关性高的保留1个字段
df.drop(["Administrative_Duration", "Informational_Duration",
"ProductRelated_Duration",
"BounceRates"],axis=1, inplace=True)
print(df)
3、标准化处理
x = df #对PageValues相差太大，对其进行标准化 from sklearn import preprocessing x = preprocessing.scale(x)4、PCA
#用PCA（主成分分析法），来查看对购买影响最大的特征
from sklearn.decomposition import PCA
model = PCA(n_components=7) #把数据降到6维
model.fit(x)
print("降到6维后，这6维的代表性为：")
print(model.explained_variance_ratio_)
print(model.components_) #返回具有最大方差的成分
print("返回参数的值")
print(model.get_params) #返回各个参数的值
#print(model.get_precision())
#下面是画图的
x2 = model.transform(x)
df["pca1"] = x2[:,0]
df["pca2"] = x2[:,1]
#print(df.head( ))
sns.lmplot("pca1","pca2", data=df, fit_reg=False)
plt.show()
左边是降维后的结果，68%左右，数据从原来的10维下降到了6维。从结果看，这个数据可能不太适合用pca来分析，因为降到6维后的代笔性不足70%。
右边是降维后的图。
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