代码:

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as npX = np.random.random((10000,90))  # 数据
print(X.shape)
pca = PCA(n_components=3, whiten=True, random_state=42)  # 降维至3个特征
newX = pca.fit_transform(X)
print(newX.shape)
explained_var = pca.explained_variance_ratio_ # 获取贡献率
print(explained_var)

输出:

D:\Anaconda3\python.exe "D:/0_me_python/Jupyter Notebook/code/01.py"
(10000, 90)
(10000, 3)
[0.01300105 0.012586   0.01245453]Process finished with exit code 0

sklearn 库的 PCA 如何查看贡献率相关推荐

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