python写一段PCA根据方差贡献率和确定降维数的代码

好的，下面是一份 Python 代码，用于基于方差贡献率和指定的最小维数确定降维数的 PCA：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

def pca_with_variance_ratio_and_min_dim(data, target_variance_ratio, min_dim):
    pca = PCA()
    pca.fit(data)
    variance_ratio = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)
    n_components = np.argmax(variance_ratio >= target_variance_ratio) + 1
    n_components = max(n_components, min_dim)
    pca = PCA(n_components=n_components)
    pca.fit(data)
    return pca.transform(data)

其中，`data` 是输入数据，`target_variance_ratio` 是目标方差贡献率，`min_dim` 是指定的最小维数，这个函数会返回降维后的数据。与前面的代码类似，我们先使用 `PCA` 函数训练模型，并计算方差贡献率的累积和。然后，我们找到第一个大于等于目标方差贡献率的位置，这个位置就是我们要降维到的维数。接着，我们将这个维数与指定的最小维数取最大值，确保不会降维得过于厉害。最后，我们使用这个维数重新训练 `PCA` 模型，并对输入数据进行降维。