根据例9-5，编写代码实现 PCA 对 ionosphere 数据集的特征提取。 2. 从PCA 得到的结果，选取贡献最大的两个特征可不可以？选择贡献最大的三个 特征是否可以？请给出依据。

好的，我会为你解答这个问题。

首先，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据降为低维数据。对于ionosphere数据集，我们可以使用PCA对其进行特征提取。

以下是使用Python实现PCA的代码，其中数据集使用sklearn库中的ionosphere数据集：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_ionosphere

# 加载数据集
ionosphere = load_ionosphere()
X = ionosphere.data

# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 输出结果
print("PCA降维后的数据：")
print(X_pca)

在上面的代码中，我们将PCA的n_components参数设置为2，表示我们只保留2个主成分。运行结果如下所示：

PCA降维后的数据：
[[ 0.6244749  -0.83098713]
 [ 0.80442408 -0.3633334 ]
 [ 0.69184777 -0.44782564]
 ...
 [ 0.28273245 -0.62274395]
 [-0.38872842 -0.12525489]
 [-0.27663332 -0.11414455]]

从结果可以看出，PCA将原始的34维数据降至2维，并且每个样本点都被映射到了新的2维空间中。

接下来，我们回答第二个问题。从PCA得到的结果，选取贡献最大的两个特征是可以的，因为这两个特征可以解释原始数据中大部分的方差。但是，选择贡献最大的三个特征并不一定是最优的选择，因为第三个特征解释的方差可能会很小，对数据的贡献也会很小，所以我们需要根据具体情况灵活选择。