pca python代码

下面是一份使用Python进行PCA的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 创建一个随机矩阵
data = np.random.rand(100, 10)

# 初始化PCA模型并拟合数据
pca = PCA(n_components=3)
pca.fit(data)

# 转换数据
transformed_data = pca.transform(data)

# 输出转换后的数据
print(transformed_data)

在这个例子中，我们使用`numpy`库创建了一个100x10的随机矩阵作为输入数据。然后，我们使用`sklearn`库中的`PCA`类初始化了一个PCA模型，并将其拟合到我们的数据上。我们使用`transform`方法将原始数据转换为新的低维表示，并将其存储在`transformed_data`变量中。最后，我们打印出转换后的数据。此处我们将n_components设置为3，因此转换后的数据将是一个100x3的矩阵。