python写一段KPCA根据方差贡献率确定降维数的代码

好的，以下是一个简单的KPCA降维代码示例，其中包含根据方差贡献率确定降维数的部分：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import KernelPCA

# 加载数据集
X = np.loadtxt('data.txt')

# 计算KPCA主成分
kpca = KernelPCA(kernel='rbf')
kpca.fit(X)

# 计算方差贡献率并排序
variance_ratio = kpca.explained_variance_ratio_
idx = np.argsort(variance_ratio)[::-1]
variance_ratio = variance_ratio[idx]

# 累计方差贡献率
cumulative_variance_ratio = np.cumsum(variance_ratio)

# 根据方差贡献率阈值确定降维数
threshold = 0.95
n_components = np.argmax(cumulative_variance_ratio >= threshold) + 1

# 降维
kpca = KernelPCA(kernel='rbf', n_components=n_components)
X_new = kpca.fit_transform(X)

在这个示例代码中，我们首先使用sklearn库中的KernelPCA类来计算KPCA主成分。然后，我们计算每个主成分的方差贡献率，并按照贡献率从大到小排序。接下来，我们计算累计方差贡献率，并根据方差贡献率阈值确定降维数。最后，我们使用KernelPCA类进行数据降维，并得到降维后的新数据集X_new。