KPCA计算贡献率的代码

KPCA（Kernel Principal Component Analysis）是一种基于核函数的主成分分析方法，可以用于非线性数据降维。在KPCA中，我们需要计算每个主成分的贡献率，以评估其重要性。以下是用Python实现KPCA计算贡献率的代码：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import KernelPCA

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 5)

# 初始化KPCA模型
kpca = KernelPCA(n_components=3, kernel='rbf')

# 训练KPCA模型
X_kpca = kpca.fit_transform(X)

# 计算贡献率
variance_ratio = kpca.explained_variance_ratio_
cumulative_ratio = np.cumsum(variance_ratio)

# 打印结果
print("Variance ratio:", variance_ratio)
print("Cumulative ratio:", cumulative_ratio)

在上述代码中，我们首先生成了一个随机的100行5列的数据集X。然后，我们使用KernelPCA模型来降维，设定n_components参数为3，kernel参数为rbf（径向基函数）。接着，我们通过explained_variance_ratio_属性来获取每个主成分的贡献率，使用np.cumsum()函数计算累计贡献率。最后，我们打印出贡献率和累计贡献率。