清用python代码实现：用pca算法把一个shape为（643,1024）的数据集进行数据降维，用累计贡献率求最佳k值来运算

好的，下面是Python代码实现：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 生成数据集
data = np.random.rand(643, 1024)

# 初始化PCA对象，n_components为None表示不指定降维后的维度
pca = PCA(n_components=None)

# 对数据进行降维
pca.fit(data)

# 计算累计贡献率
cumsum = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)

# 寻找最佳的k值
best_k = np.argmax(cumsum >= 0.9) + 1

# 输出结果
print("最佳的k值为：", best_k)

解释一下代码：

首先，我们导入了numpy库和sklearn库中的PCA算法；然后，我们生成了一个（643，1024）大小的随机数据集。接着，我们初始化PCA对象，并使用`fit`方法对数据进行降维。此时，我们可以通过`explained_variance_ratio_`属性获取每个主成分的贡献率，通过`cumsum`函数计算累计贡献率。最后，我们通过`argmax`函数和判断语句找到最佳的k值，并输出结果。

需要注意的是，在实际应用中，我们可能需要根据具体情况选择合适的降维后的维度，而不是使用默认值None。另外，累计贡献率的阈值也可以根据具体情况进行调整。