sklearn pca expained_variance_ratio_

在PCA降维中，我们通常会关注降维后的每个新特征向量所能解释的原始数据方差的比例，即解释方差比例（explained variance ratio）。在sklearn中，可以通过PCA对象的`explained_variance_ratio_`属性来获取每个新特征向量所解释的方差比例。

具体使用方法如下：

1. 在进行PCA降维操作后，通过`pca.explained_variance_ratio_`获取每个新特征向量所解释的方差比例。

pca = PCA(n_components=2)
new_data = pca.fit_transform(data)
var_ratio = pca.explained_variance_ratio_

2. 对方差比例进行解释。例如，如果新特征向量中第一个向量的方差比例为0.8，第二个向量的方差比例为0.2，则说明第一个向量能够解释80%的原始数据方差，第二个向量能够解释20%的原始数据方差。

通过解释方差比例，我们可以判断降维后的新特征向量是否能够很好地保留原始数据的信息。如果某个新特征向量的方差比例很小，说明该向量所包含的信息较少，降维后仍可能会丢失一些重要信息。反之，如果某个新特征向量的方差比例很大，说明该向量所包含的信息较多，降维后仍能够很好地保留原始数据的信息。

相关问题

----> 1 pd.DataFrame({'方差': pca.explained_variance_, 2 '贡献度':pca.explained_variance_ratio_, 3 '累计贡献度':pca.explained_variance_ratio_.cumsum()}) 4 plt.bar(range(n), pca.explained_variance_ratio_) 5 plt.title('贡献度') AttributeError: 'PCA' object has no attribute 'explained_variance_'

这个错误的原因是PCA对象没有属性explained_variance_。可能是在调用PCA对象之前没有正确地进行PCA降维处理。请检查代码，确保在调用PCA对象之前进行了正确的数据预处理和PCA降维处理。你可以先查看一下数据是否正确，是否包含缺失值或异常值。另外，建议在PCA对象的初始化过程中设置参数n_components，这个参数可以指定降维后的数据维度，例如：pca = PCA(n_components=2)。

explained_variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_ print(explained_variance_ratio)将这个的输出结果行列互换

要将 `explained_variance_ratio` 输出结果的行列互换，您可以使用 NumPy 库中的 `transpose()` 函数。请按照以下步骤进行修改：

1. 导入所需的库：

import numpy as np

2. 对数据进行转置：

explained_variance_ratio_transposed = np.transpose(explained_variance_ratio)

这将对 `explained_variance_ratio` 进行转置操作，将行列互换。

3. 打印结果：

print(explained_variance_ratio_transposed)

这将打印转置后的结果，其中行列已经互换。

请确保已正确导入所需的库，并在代码中添加转置操作。执行完上述代码后，将获得已经行列互换的输出结果 `explained_variance_ratio_transposed`。