plt.plot(range(1, num_components + 1), explained_variance_ratio, marker='o')上面这行代码有错

对不起，我写错了代码。在自己建立模型的情况下，我们没有`explained_variance_ratio`这个变量，因为它是PCA库提供的一个属性。

在自己建立模型时，我们可以使用特征值来表示方差解释比例。特征值表示每个主成分所解释的方差量。以下是修正后的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一个数据集 X，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算均值和标准差
mean = np.mean(X, axis=0)
std = np.std(X, axis=0)

# 标准化数据
X_scaled = (X - mean) / std

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(X_scaled.T)

# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

# 对特征值从大到小进行排序
eigenvalue_idx = np.argsort(eigenvalues)[::-1]
sorted_eigenvalues = eigenvalues[eigenvalue_idx]

# 绘制碎石图
plt.plot(range(1, len(sorted_eigenvalues) + 1), sorted_eigenvalues, marker='o')
plt.xlabel('Principal Component')
plt.ylabel('Eigenvalues')
plt.title('Scree Plot')
plt.show()

这段代码将绘制一个碎石图，横轴表示主成分的序号，纵轴表示对应的特征值。你可以观察特征值的大小并决定保留多少个主成分。

对于自己建立模型的情况，你需要根据特征值的大小来判断保留的主成分数量。通常，我们选择方差解释比例明显下降的拐点处作为主成分的数量，但在这个例子中，我们只能观察特征值的大小。