sklearn.decomposition

Algorithmen zur Matrixzerlegung.

Dazu gehören PCA, NMF, ICA und mehr. Die meisten Algorithmen dieses Moduls können als Techniken zur Dimensionsreduktion betrachtet werden.

Benutzerhandbuch. Weitere Details finden Sie im Abschnitt Signale in Komponenten zerlegen (Matrixfaktorisierungsprobleme).

DictionaryLearning	Dictionary Learning.
FactorAnalysis	Faktoranalyse (FA).
FastICA	FastICA: Ein schneller Algorithmus für Independent Component Analysis.
IncrementalPCA	Inkrementelle Hauptkomponentenanalyse (IPCA).
KernelPCA	Kernel Hauptkomponentenanalyse (KPCA).
LatentDirichletAllocation	Latent Dirichlet Allocation mit Online-Variational-Bayes-Algorithmus.
MiniBatchDictionaryLearning	Mini-Batch Dictionary Learning.
MiniBatchNMF	Mini-Batch Non-Negative Matrix Factorization (NMF).
MiniBatchSparsePCA	Mini-Batch Sparse Principal Components Analysis.
NMF	Non-Negative Matrix Factorization (NMF).
PCA	Hauptkomponentenanalyse (PCA).
SparseCoder	Sparse Coding.
SparsePCA	Sparse Principal Components Analysis (SparsePCA).
TruncatedSVD	Dimensionsreduktion mittels tronierter SVD (auch bekannt als LSA).
dict_learning	Löst ein Dictionary-Learning-Matrixfaktorisierungsproblem.
dict_learning_online	Löst ein Dictionary-Learning-Matrixfaktorisierungsproblem online.
fastica	Führt Fast Independent Component Analysis durch.
non_negative_factorization	Berechnet Non-negative Matrix Factorization (NMF).
sparse_encode	Sparse Coding.