对比性PCA（CPCA）开源项目教程

对比性PCA（CPCA）开源项目教程

contrastive Contrastive PCA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/contrastive

1. 项目的目录结构及介绍

对比性PCA（CPCA）项目是一个用于执行无监督机器学习的Python库，特别是在对比性环境中学习（例如PCA）。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

• build/: 构建目录，包含项目的构建文件。
• lib/: 库目录，包含项目的主要Python代码。
  • contrastive/: 对比性PCA库的核心模块。
• contrastive.egg-info/: Python打包和分发信息文件。
• experiments/: 实验目录，包含用于重现论文中大部分图形的Python笔记本。
• images/: 图片目录，可能包含示例数据或结果的图像。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目采用MIT许可证。
• README.rst: 项目的自述文件，包含项目的基本信息和安装指南。
• setup.py: 设置文件，用于项目的打包和安装。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是setup.py，它用于定义项目的元数据和安装过程。以下是setup.py的基本内容：

from setuptools import setup

setup(
    name='contrastive',
    version='0.1',
    packages=['contrastive'],
    install_requires=[
        # 在这里列出项目依赖的Python包
    ],
)

在安装项目时，用户通常会运行以下命令：

pip install contrastive

这会自动读取setup.py中的信息，并将库安装到Python环境中。

3. 项目的配置文件介绍

对比性PCA库的配置主要是通过初始化类CPCA时传递参数来实现的。以下是一个基本的配置示例：

from contrastive import CPCA

# 初始化CPCA对象，可以设置不同的参数
mdl = CPCA(n_components=2, standardize=True)

# 使用前景数据和背景数据进行拟合和转换
projected_data = mdl.fit_transform(foreground_data, background_data)

在这个示例中，n_components参数设置了要返回的对比性主成分的数量，standardize参数决定是否在拟合前标准化数据。

此外，还有其他可选参数可以配置，例如alpha_selection和alpha_value用于手动设置对比参数alpha的值，plot参数用于启用绘图功能，以及gui参数用于在Jupyter笔记本中启动交互式GUI等。

用户可以根据自己的需求调整这些参数，以实现不同的分析目标。

contrastive Contrastive PCA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/contrastive