pca=PCA() pca.fit(X) eigenvalues = pca.explained_variance_ cumulative_variances = np.cumsum(eigenvalues) / np.sum(eigenvalues) plt.plot(range(1, len(eigenvalues) + 1), cumulative_variances, marker='o') plt.xlabel('Number of components') plt.ylabel('Cumulative variance ratio') plt.title('Scree plot') plt.show()

这段代码使用PCA算法对数据X进行降维，并绘制Scree plot（屏幕图）。Scree plot是一种可视化方法，用于帮助我们确定应该保留多少主成分（即降维后的特征数量），以保留原始数据中的信息量。在Scree plot中，横坐标表示主成分数量，纵坐标表示累计方差比率，即前n个主成分解释的方差总和与所有主成分解释的方差总和的比率。因此，当我们选择保留n个主成分时，累计方差比率告诉我们我们仍然保留了原始数据的多少信息。在这个例子中，我们使用PCA算法对数据进行降维，并绘制Scree plot来帮助我们确定应该保留多少主成分。

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()报错unhashable type: 'numpy.ndarray'，如何修改

这个错误通常是由于字典中存在不可哈希对象 (unhashable type)，比如 numpy 数组，而字典的键必须是可哈希的对象。你可以将 numpy 数组转换为列表，然后再保存到字典中，例如：

result={     
    'explained_variance_': pca.explained_variance_.tolist(),
    'explained_variance_ratio_': pca.explained_variance_ratio_.tolist(),
    'total explained variance ratio': np.sum(pca.explained_variance_ratio_)
}

这样就可以避免 unhashable type 错误了。

from sklearn.decomposition import PCAimport numpy as np# 初始化PCA对象并拟合数据集pca = PCA()pca.fit(X)# 获取PCA模型中的主成分pcs = pca.components_# 计算每个特征在每个主成分中的贡献度contributions = np.abs(pcs * pca.explained_variance_ratio_)# 对每个样本的特征进行加权平均weights = np.sum(contributions, axis=0)weighted_X = np.dot(X, weights)没有出现最终结果

这段代码实现了对数据集进行PCA降维，并且获取主成分中每个特征的贡献度，然后对每个样本的特征进行加权平均得到降维结果。但是在代码中，缺少输出结果的语句，因此没有最终结果输出。

你可以添加如下代码将结果输出：

print("降维后的数据：", weighted_X)

这样就可以输出降维后的数据。