翻译：[V, D] = eig(data_cov);

这段代码是MATLAB语言中的特征值分解函数，它的功能是对一个协方差矩阵进行特征值分解，返回特征值和特征向量。

具体解释如下：

- eig：MATLAB中的特征值分解函数，可以对方阵进行特征值分解。
- data_cov：需要进行特征值分解的协方差矩阵。
- V：特征向量矩阵，每一列是一个特征向量。
- D：特征值矩阵，对角线上的元素是特征值。

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将这段代码从matlab转换为python：function [pcs,cprs_data,cprs_c] = pca_compress(data, rerr) x = data; [x,x_mean,x_std] = zscore(x, 0, 1); x = x';

import numpy as np
from scipy.stats import zscore

def pca_compress(data, rerr):
x = data
x, x_mean, x_std = zscore(x, axis=0, ddof=1, nan_policy='raise')
x = x.T
cov_mat = np.cov(x.T)
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)
idx = eig_vals.argsort()[::-1]
eig_vals = eig_vals[idx]
eig_vecs = eig_vecs[:, idx]
var_exp = eig_vals / np.sum(eig_vals)
cum_var_exp = np.cumsum(var_exp)
n = np.argmax(cum_var_exp >= rerr) + 1
pcs = x.dot(eig_vecs[:, :n])
cprs_data = pcs.dot(eig_vecs[:, :n].T)
cprs_c = cprs_data * x_std + x_mean
return pcs, cprs_data, cprs_c

import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1) # 计算特征值和特征向量 eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov) # 对特征值进行排序 eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1] # 计算累计贡献率 eig_vals_sum = np.sum(eig_vals) cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum # 寻找最佳的n_components best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1 # 提取前best_n_components个特征向量 eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]] # 将数据投影到新的特征空间上 X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort) return X_pca # 生成数据集 data = np.random.rand(643, 1024) # 进行PCA降维 X_pca = pca(data, threshold=0.9) # 输出结果print("最佳的n_components为：", X_pca.shape[1])中threshold=0.9是怎么算出来的

在这段代码中，threshold=0.9 是作为一个参数传入函数pca()中的，它代表着累计贡献率的阈值，用于确定保留多少个主成分。在该函数中，累计贡献率是通过计算特征值的和来计算的，然后通过计算每个特征值在特征值总和中的占比，来确定保留多少个主成分。因此，当阈值设为0.9时，函数会保留主成分的数量，使得它们对原始数据的解释方差和至少达到90%。