python中KernelPCA怎么根据方差贡献率之和设置主成分个数

在python中，使用KernelPCA进行降维时，可以通过设置参数n_components来指定要保留的主成分个数，也可以通过设置参数explained_variance_ratio_来根据方差贡献率之和来自动选择主成分个数。具体步骤如下：

1. 导入KernelPCA模块。

from sklearn.decomposition import KernelPCA

2. 定义KernelPCA模型，设置参数kernel为核函数类型，例如'rbf'表示使用高斯核函数，设置参数n_components为None，表示不指定主成分个数。

kpca = KernelPCA(kernel='rbf', n_components=None)

3. 使用fit_transform方法对数据进行降维，并计算出每个主成分的方差贡献率。

X_kpca = kpca.fit_transform(X)
explained_variance_ratio_ = kpca.explained_variance_ratio_

4. 根据方差贡献率之和自动选择主成分个数，例如设置预设的方差贡献率之和为0.95。

threshold = 0.95
n_components = np.sum(np.cumsum(explained_variance_ratio_) < threshold) + 1

5. 重新定义KernelPCA模型，设置参数n_components为自动选择的主成分个数。

kpca = KernelPCA(kernel='rbf', n_components=n_components)

6. 使用fit_transform方法对数据进行降维，得到降维后的数据。

X_kpca = kpca.fit_transform(X)