{'copy': True, 'iterated_power': 'auto', 'n_components': 2, 'random_state': None, 'svd_solver': 'full', 'tol': 0.0, 'whiten': False}

这一个参数字典，可能是用于执行PCA（Principal Component Analysis）算法的参数。PCA是一种降维技术，可用于压缩数据或可视化高维数据。下面是各个参数的解释：

- copy：bool类型，默认True。表示是否在运行PCA算法时先复制原始数据，以防对原始数据进行修改。
- iterated_power：int或者'auto'，默认为'auto'。表示幂迭代（power iteration）的次数，如果设置为'auto'，则将其设置为min(n_features, n_samples) - 1。
- n_components：int，默认为2。表示要保留的主成分数量。
- random_state：int，RandomState实例或None，可选。表示随机数生成器的种子，用于随机初始化PCA。
- svd_solver：{'auto', 'full', 'arpack', 'randomized'}，默认为'full'。表示用于计算SVD的解算器：
* 'auto'：根据数据类型和问题自动选择合适的解算器。
* 'full'：标准的SVD算法，适用于数据量较小的情况。
* 'arpack'：适用于大数据集的随机SVD算法。
* 'randomized'：另一种适用于大数据集的随机SVD算法。
- tol：float类型，默认为0.0。表示停止标准的精度。
- whiten：bool类型，默认为False。表示是否对数据进行白化处理，即将每个特征缩放到相同的方差。