在python用sklearn中的pca方法后怎么知道主成分在原数据集中是哪几个变量

在使用PCA方法降维后，我们可以通过查看PCA对象的components_属性来了解每个主成分与原始特征之间的关系。

例如，假设我们有一个数据集X，使用PCA降维后得到了X_reduced。我们可以这样查看主成分与原始特征之间的关系：

from sklearn.decomposition import PCA

# 创建一个PCA对象并指定要降维到的维度数
pca = PCA(n_components=2)

# 对数据进行PCA降维
X_reduced = pca.fit_transform(X)

# 查看每个主成分与原始特征之间的关系
print(pca.components_)

输出结果为一个数组，其中每一行表示一个主成分与原始特征之间的关系。例如，第一行表示第一个主成分与原始特征之间的关系，第二行表示第二个主成分与原始特征之间的关系，以此类推。

如果要查看每个主成分与原始特征之间的关系，我们可以将这个数组转置一下，然后查看每一列即可。例如：

# 查看每个主成分与原始特征之间的关系
print(pca.components_.T)

输出结果为一个数组，其中每一列表示一个主成分与原始特征之间的关系。例如，第一列表示第一个主成分与第一个原始特征之间的关系，第二列表示第一个主成分与第二个原始特征之间的关系，以此类推。

相关问题

sklearn库中的PCA类主成分系数怎么求

在sklearn库中，PCA类的主成分系数可以通过PCA对象的components_属性来获取。首先，你需要创建一个PCA对象并拟合你的数据。然后，你可以通过访问components_属性来获取主成分系数。

下面是一个示例代码，展示了如何使用sklearn中的PCA类来获取主成分系数：

from sklearn.decomposition import PCA

# 创建一个PCA对象
pca = PCA(n_components=2)

# 拟合数据
pca.fit(X)

# 获取主成分系数
components = pca.components_

在上面的代码中，X是你的输入数据。通过设置n_components参数为2，我们指定了我们希望保留两个主成分。在拟合数据后，我们可以通过访问pca对象的components_属性来获取主成分系数。

注意，components_的形状为(n_components, n_features)，其中n_components表示保留的主成分数量，n_features表示输入数据的特征数量。每一行代表一个主成分，每一列代表一个特征，值表示该特征在主成分中的权重。

希望这个回答对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

Python使用sklearn的PCA类进行降维操作，将输入数据x降低到2维，并将降维后的数据存储在变量x_pca中。代码

可以使用以下代码进行PCA降维操作：

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2) # 将数据降低到2维
x_pca = pca.fit_transform(x) # 对数据进行降维操作，并存储在变量x_pca中

其中，n_components参数指定将数据降低到的维度。fit_transform()方法会返回降维后的数据。