python写一段PCA根据方差贡献率确定降维数的代码

好的，下面是一份简单的 Python 代码，用于基于方差贡献率确定降维数的 PCA：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

def pca_with_variance_ratio(data, target_variance_ratio):
    pca = PCA()
    pca.fit(data)
    variance_ratio = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)
    n_components = np.argmax(variance_ratio >= target_variance_ratio) + 1
    pca = PCA(n_components=n_components)
    pca.fit(data)
    return pca.transform(data)

其中，`data` 是输入数据，`target_variance_ratio` 是目标方差贡献率，这个函数会返回降维后的数据。首先，我们使用 `PCA` 函数训练模型，并计算方差贡献率的累积和。然后，我们找到第一个大于等于目标方差贡献率的位置，这个位置就是我们要降维到的维数。最后，我们使用这个维数重新训练 `PCA` 模型，并对输入数据进行降维。