稀疏主成分分析python

稀疏主成分分析（Sparse PCA）是一种降维技术，它通过将原始数据转换为一组稀疏主成分来表示数据。在Python中，可以使用scikit-learn库中的SparsePCA类来进行稀疏主成分分析。下面是一段示例代码：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import SparsePCA

# 导入数据
data_spca = np.loadtxt('C:\\Users\\ASUS\\shuju.txt')

# 稀疏主成分分析
transformer = SparsePCA(n_components=5, random_state=0)
transformer.fit(data_spca)

# 原始数据转换后的矩阵
X_transformed = transformer.transform(data_spca)

# 稀疏主成分分析后得到的loading matrix
loading_matrix = transformer.components_
print(loading_matrix)

你可以根据自己的数据路径和需求进行相应的修改和调整。更多关于稀疏主成分分析的信息和参数设置可以参考scikit-learn官方文档中的[SparsePCA](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.SparsePCA.html)部分。