pca降维主元贡献率

PCA降维中的主元贡献率是通过计算方差的累积贡献率来确定的。主元贡献率表示每个主元对总方差的贡献程度。可以使用以下公式计算主元贡献率：\[1\]

贡献率 = 累积方差 / 总方差

其中，累积方差是指前k个主元的方差之和，总方差是指所有主元的方差之和。通过观察数据模型和计算主元贡献率，可以确定最终降维的维数。一般来说，可以通过观察数据的特征来确定主元个数，选择贡献率较高的主元作为降维后的特征。\[2\]

在PCA中，我们希望找到那些变化大的元素，即方差大的维度，而去除那些变化不大的维度。这样可以保留下更具有区分性的特征，同时减小计算量。因此，主元贡献率可以帮助我们确定哪些主元是最重要的，从而进行降维处理。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PCA降维简介](https://blog.csdn.net/hujunyin/article/details/79489008)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [主成分分析（PCA）算法模型实现及分析（MATLAB实现）PCA降维](https://blog.csdn.net/weixin_42491720/article/details/125791295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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