利用PCA主成分分析法和SVM向量机预测上市公司退市风险的Python代码，其中标签是数据最后一列，共17个分类特征

以下是利用PCA和SVM进行上市公司退市风险预测的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv("company_data.csv")
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X = pca.fit_transform(X)

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# SVM模型训练
svm = SVC(kernel="linear")
svm.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = svm.predict(X_test)

# 模型评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

其中，`company_data.csv`是包含17个特征和标签的数据文件。首先，我们读取数据并将特征数据（前16列）保存在变量`X`中，将标签数据（最后一列）保存在变量`y`中。接下来，我们使用PCA进行数据降维，将数据压缩到2个维度，以便可视化。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用SVM模型进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行评估，计算准确率并输出。