pca降维-python

pca降维 注解： 首先导入NumPy库和sklearn中的PCA模型； 输入原始数据矩阵X，其中有4个样本，每个样本有2个特征； 使用PCA()创建一个PCA对象，并指定降维后的维数为1； 使用fit_transform()方法对输入数据进行降维，得到降维后的数据； 使用shape属性输出降维前后数据的形状； 使用print()输出降维后的数据。 在实际使用PCA进行降维时，需要根据具体问题选择合适的降维维数，一般可通过累计贡献率、特征值等方法进行选择。另外，PCA降维仅适用于服从正态分布的数据特征降维，对于非正态分布、离散型特征的数据降维效果会受到一定的影响，需要对数据进行合适的处理和转换。