import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA file_path = r'E:\XuJunjie\Dasanxia\大数据实验\实验3\实验三\1. 城市排名.txt' data = pd.read_csv(file_path,sep=',') X = data.values.reshape(-1,1) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) print(pca.components_) print(pca.explained_variance_ratio_)

这段代码是用Python中的pandas库读取一个文本文件，并将其转化为一个二维数组X。然后使用sklearn库中的StandardScaler()方法对X进行标准化处理，即均值为0，方差为1。接着使用PCA方法对标准化后的数据进行降维处理，将其降到2维，即将原来的数据压缩到一个二维的平面内。最后输出了降维后的主成分（即特征向量）和每个主成分所占的方差比例。