python3.10中PCA()函数的参数与作用，并举例说明

PCA()函数是Python中用于主成分分析的函数，它的主要作用是将高维数据降维到低维，以便更好地进行数据分析和可视化。PCA()函数的参数包括n_components、copy、whiten、svd_solver等，其中n_components表示要保留的主成分数量，copy表示是否在原始数据上进行操作，whiten表示是否对数据进行白化处理，svd_solver表示使用的SVD求解器。举个例子，我们可以使用PCA()函数对一个数据集进行降维处理，代码如下：

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 生成一个10维的随机数据集
X = np.random.rand(100, 10)

# 使用PCA()函数将数据降维到3维
pca = PCA(n_components=3)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 输出降维后的数据集
print(X_pca)