sklearn.pca属性

在 scikit-learn 的 PCA 类中，有一些常用的属性可以帮助我们了解降维的结果和解释方差等信息。以下是一些常用的属性：

1. `explained_variance_ratio_`：返回每个主成分解释的方差比例。它是一个数组，其中每个元素表示对应主成分解释的方差占总方差的比例。可以使用它来评估每个主成分的重要性。

2. `explained_variance_`：返回每个主成分解释的方差。它是一个数组，其中每个元素表示对应主成分解释的方差值。可以使用它来评估每个主成分的方差大小。

3. `components_`：返回每个主成分的特征向量。它是一个矩阵，其中每一行表示一个主成分的特征向量。可以使用它来了解每个主成分与原始特征之间的关系。

4. `mean_`：返回每个特征的均值。它是一个数组，其中每个元素表示对应特征的均值。

5. `n_components_`：返回实际降维后的维度数。它表示降维后数据的新维度数。

这些属性可以通过在 PCA 对象上调用它们来获取，例如：

pca = PCA(n_components=k)
pca.fit(X)

explained_variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_
explained_variance = pca.explained_variance_
components = pca.components_
mean = pca.mean_
n_components = pca.n_components_

希望这些属性能帮助你更好地理解和分析 PCA 的结果！如果还有其他问题，请继续提问。