Python代码实现用主成分分析影响身高的因素

主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维方法，可以用来寻找影响身高的因素。具体地，PCA 可以将一组变量转换为一组新的无关变量，其中第一个新变量（即第一个主成分）解释了原始变量中的最大方差，第二个新变量解释了次大方差，以此类推。因此，我们可以通过 PCA 找到对身高影响最大的变量。

以下是 Python 代码实现 PCA 的步骤：

1. 导入所需库和数据集：

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA

# 导入数据集
data = pd.read_csv('height_data.csv')

2. 将数据集拆分为特征和目标变量：

X = data.iloc[:, 1:].values   # 特征
y = data.iloc[:, 0].values    # 目标变量

3. 对特征进行标准化：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

4. 进行 PCA：

pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

5. 输出结果：

print(pca.components_)   # 打印主成分
print(pca.explained_variance_ratio_)   # 打印方差解释比例