累计方差贡献率python
时间: 2023-12-23 20:28:34 浏览: 73
累计方差贡献率是用来衡量每个主成分对总方差的贡献程度。在Python中,可以使用numpy库来计算累计方差贡献率。
下面是一个示例代码,演示如何计算累计方差贡献率:
```python
import numpy as np
# 假设有一个方差列表
variance_list = [0.2, 0.3, 0.1, 0.15, 0.05]
# 计算每个主成分的方差贡献率
variance_ratio = variance_list / np.sum(variance_list)
# 计算累计方差贡献率
cumulative_variance_ratio = np.cumsum(variance_ratio)
print("累计方差贡献率:", cumulative_variance_ratio)
```
运行以上代码,将输出累计方差贡献率。
相关问题
pca累计方差贡献率python
可以回答。PCA(Principal Component Analysis)是一种降维方法,累计方差贡献率是用来衡量保留多少个主成分可以保留原始数据的大部分信息。在Python中,可以通过numpy库和sklearn库中的PCA实现。
怎么选取PCA累计方差贡献率大于0.85的主成分,代码是什么
以下是一个简单的Python代码示例,用于选择累积方差贡献率大于0.85的主成分:
```
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
# 假设X是原始数据矩阵,n_components是主成分数量
pca = PCA(n_components=X.shape[1])
pca.fit(X)
# 获取每个主成分的方差贡献率
variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_
# 计算累积方差贡献率
cumulative_variance_ratio = np.cumsum(variance_ratio)
# 获取第一个累积方差贡献率大于0.85的主成分的序号
selected_components = np.argmax(cumulative_variance_ratio > 0.85)
# 选取累积方差贡献率大于0.85的主成分
X_pca = pca.transform(X)[:, :selected_components]
```
请注意,此代码示例仅适用于使用scikit-learn库的PCA实现。如果您使用其他PCA实现,请参阅该实现的文档,以确定如何获取累积方差贡献率。