特征提取中的降维技术应用实例

在大模型训练中，特征提取后的降维技术对提升模型效率至关重要。本文将通过PCA和t-SNE两种经典方法，展示如何有效降低高维特征空间。

案例背景：我们使用Iris数据集进行演示，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征。

方法一：主成分分析（PCA）

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 执行PCA降维到2维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 可视化结果
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.title('PCA降维结果')
plt.show()

方法二：t-SNE降维

from sklearn.manifold import TSNE

# 执行t-SNE降维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)

# 可视化结果
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.title('t-SNE降维结果')
plt.show()

对比分析：PCA保留了数据的最大方差，适合线性关系；而t-SNE更适合非线性结构的可视化。在实际应用中，应根据数据特点选择合适方法。

实践建议：