主成分分析法累计贡献率

主成分分析法（PCA）是一种常用的数据降维方法，其目的是将高维数据转化为低维空间中的数据，以便于分析和可视化。在PCA中，我们会选取前k个主成分来表示原始数据，其中k是一个比原始数据的维度要小的数。

主成分分析法中，累计贡献率是一个非常重要的概念。累计贡献率是指前k个主成分所占的方差之和与总方差之比。通常情况下，我们会选择累计贡献率大于某个阈值（如80%或90%）的前k个主成分作为数据的表示。

计算累计贡献率的方法是首先计算每个主成分所占的方差，然后将前k个主成分的方差之和除以总方差。例如，如果前3个主成分的方差分别是10、8和6，总方差为20，则前3个主成分的累计贡献率为(10+8+6)/20=0.7，即70%。