from sklearn.decomposition import PCAimport numpy as np# 初始化PCA对象并拟合数据集pca = PCA()pca.fit(X)# 获取PCA模型中的主成分pcs = pca.components_# 计算每个特征在每个主成分中的贡献度contributions = np.abs(pcs * pca.explained_variance_ratio_)# 对每个样本的特征进行加权平均weights = np.sum(contributions, axis=0)weighted_X = np.dot(X, weights)没有出现最终结果
时间: 2023-06-18 07:05:23 浏览: 130
PCA.zip_PCA散点图_Python PCA_python pca 画图_python 图_降维
这段代码实现了对数据集进行PCA降维,并且获取主成分中每个特征的贡献度,然后对每个样本的特征进行加权平均得到降维结果。但是在代码中,缺少输出结果的语句,因此没有最终结果输出。
你可以添加如下代码将结果输出:
```
print("降维后的数据:", weighted_X)
```
这样就可以输出降维后的数据。
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