import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA # 假设有一份竞赛评分表（不包含队员分数），如下所示： score_data = pd.DataFrame({ "队员编号": ["001", "002", "003", "004", "005", "006", "007", "008", "009", "010"], "智力": [ 49, 55, 72, 68, 79, 83, 92, 84, 78, 62], "技术": [ 65, 42, 78, 90, 84, 75, 91, 79, 60, 45], "协作": [ 89, 76, 83, 62, 77, 71, 64, 90, 58, 72], "耐力": [ 70, 62, 81, 56, 88, 80, 77, 84, 70, 67], }) # 将队员编号转换为索引 score_data.set_index("队员编号", inplace=True) # 对数据进行标准化处理 score_data = (score_data - np.mean(score_data, axis=0)) / np.std(score_data, axis=0) # 进行主成分分析 pca = PCA() pca.fit(score_data) # 输出前两个主成分的解释方差比例 print(pca.explained_variance_ratio_[:2]) # 输出各个指标的权重 weights = pca.components_[0] / sum(pca.components_[0]) print(weights)

这段代码是用 Python 实现了主成分分析（PCA）算法，用于对竞赛评分表进行降维处理。具体来说，它将队员编号转换为索引，对数据进行标准化处理，然后使用 PCA() 函数进行主成分分析，得到前两个主成分的解释方差比例和各个指标的权重。其中，前两个主成分的解释方差比例可以帮助我们判断数据的维度是否可以降低，各个指标的权重可以帮助我们了解每个指标对于主成分的贡献程度。