用python写一段计算数据集线性程度的代码，并给出应该用PCA还是KPCA的建议，注意不需要给出降维部分的代码，只需要建议

好的，以下是一个简单的 Python 代码，可以计算数据集的线性程度，并给出应该使用 PCA 还是 KPCA 的建议：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA, KernelPCA

def linear_degree(data):
    # 转换为 numpy 数组
    data = np.array(data)
    
    # 计算数据的维度
    n, m = data.shape
    
    # 如果数据集的维度小于 2，那么无法计算线性程度
    if m < 2:
        return None
    
    # 计算数据集的协方差矩阵
    cov = np.cov(data, rowvar=False)
    
    # 计算特征值和特征向量
    eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(cov)
    
    # 计算特征值的比例
    eig_ratio = eig_val / np.sum(eig_val)
    
    # 计算线性程度
    linear_degree = np.sum(eig_ratio[:2])
    
    # 判断是否应该使用 KPCA
    if linear_degree < 0.9:
        return "KPCA"
    
    # 应该使用 PCA
    return "PCA"

这段代码使用了 numpy 和 scikit-learn 库，首先将数据集转换为 numpy 数组，然后计算数据集的协方差矩阵。接着计算协方差矩阵的特征值和特征向量，并计算特征值的比例。最后，计算数据集的线性程度，如果线性程度小于 0.9，那么建议使用 KPCA，否则建议使用 PCA。

需要注意的是，这里只是给出了一个简单的线性程度计算方法，实际应用中还需要综合考虑数据集的特点和应用场景来选择 PCA 或 KPCA。如果数据集的线性程度比较高，那么使用 PCA 可能更合适；如果数据集的线性程度比较低，那么使用 KPCA 可能更合适。另外，KPCA 通常比 PCA 更慢，需要更多的计算资源。