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。

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python写一段PCA根据方差贡献率和确定降维数的代码

好的，下面是一份 Python 代码，用于基于方差贡献率和指定的最小维数确定降维数的 PCA：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

def pca_with_variance_ratio_and_min_dim(data, target_variance_ratio, min_dim):
    pca = PCA()
    pca.fit(data)
    variance_ratio = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)
    n_components = np.argmax(variance_ratio >= target_variance_ratio) + 1
    n_components = max(n_components, min_dim)
    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，`min_dim` 是指定的最小维数，这个函数会返回降维后的数据。与前面的代码类似，我们先使用 `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。接着，我们将这个维数与指定的最小维数取最大值，确保不会降维得过于厉害。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。

python写一段PCA根据方差贡献率，确定降维数的代码

好的，以下是一段用Python实现PCA降维的代码，其中通过计算方差贡献率来确定降维数：

import numpy as np

def pca(data, n_components=None):
    # 去除平均值
    data_mean = np.mean(data, axis=0)
    data = data - data_mean

    # 计算协方差矩阵
    cov_matrix = np.cov(data, rowvar=False)

    # 计算特征值和特征向量
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

    # 将特征值从大到小排序
    sorted_indices = np.argsort(-eigenvalues)
    eigenvalues = eigenvalues[sorted_indices]
    eigenvectors = eigenvectors[:, sorted_indices]

    # 确定降维数
    if n_components is None:
        # 根据方差贡献率确定降维数
        threshold = 0.9
        var_sum = np.sum(eigenvalues)
        var_exp = [(i / var_sum) for i in eigenvalues]
        for i, cum_var_exp in enumerate(np.cumsum(var_exp)):
            if cum_var_exp > threshold:
                n_components = i + 1
                break
    else:
        n_components = min(n_components, data.shape[1])

    # 计算投影矩阵
    projection_matrix = eigenvectors[:, :n_components]

    # 将数据投影到新的子空间中
    new_data = np.dot(data, projection_matrix)

    return new_data

在上面的代码中，我们通过计算每个特征值对应的方差贡献率来确定降维数。具体来说，我们先将特征值从大到小排序，然后计算每个特征值对应的方差贡献率，最后累加这些方差贡献率，直到达到预设的阈值，即可确定降维数。在这里，我们将阈值设为0.9，即要求保留至少90%的方差信息。如果不指定降维数，则使用该方法确定降维数；如果指定降维数，则取指定降维数和数据维度中的较小值。