12_PCA之探究用户对物品类别的喜好细分降维

标签：rtm   合并   col   idt   art   过程   nts   背景   red   

案例：

　　探究：用户对物品类别的喜好细分降维。

 背景：把用户分成几个类别，分类的依据是用户购买了哪些物品。

　　　先看商品products.csv数据，有product_id,product_name,aisle_id,department_id

　　　接着看订单order_products.csv,有order_id,product_id,add_to_cart_order,reordered

　　　再看orders.csv,有order_id,user_id　

　　　最后看aisles.csv,有aisle_id,aisle

分析：从分类的依据用户和物品，说明这张表中要有user_id和product_id，可以根据它们相同的字段来进行合并，最后合并成一个表，表里面含有用户和物品。

　　　合并表需要用到pandas中的merge，

推荐使用jupyter编译：

这里测试代码的时候出现了Memory Error的问题，此时数据600MB左右，却爆出了内存不足的异常，是因为python编译器默认对于超过2GB数据会提示这个异常，可以通过去python官网上下载64位python解释器来解决这个问题，注意是64位！！！下载过程很简单，登录官网，看不懂英文可以使用QQ或者谷歌浏览器的翻译功能。

 注：上面的n_components=0.9表示，取源特征的90%，通常n_components取值0.9~0.95，也可以取整数表示选择多少个特征值，但是不推荐使用整数。

12_PCA之探究用户对物品类别的喜好细分降维

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原文地址：https://www.cnblogs.com/cwj2019/p/11728449.html