鳶尾花數據（PCA主成分分析）

1.導包

2.提取數據

 3.PCA降維

3.1  調用PCA

 3.2  繪圖

 

提取兩個主成分的累計貢獻率達到了0.9777，說明主成分的解釋效果較好。

 4  貢獻率曲線

當參數n_components中不填寫任何值時，默認返回min(X.shape)個特徵。通常來講，樣本量都會大於特徵數目，因此什麼都不填就至關於轉換了新特徵空間，但沒有減小特徵的個數。通常不會使用這種輸入⽅式。但咱們能夠使用這種⽅式來畫出累計可解釋⽅差貢獻率曲線，以此選擇最好的n_components取值。

 

 從累計貢獻率曲線能夠看出提取兩個主成分的累計貢獻率達到0.9777，提取四個主成分的累計貢獻率爲0.9948，增長兩個主成分累計貢獻率只增長0.0171，但同時卻增長了模型複雜度，加大計算量，增長運行時間，因此提取二個主成分最爲合適。

 

原文出處：https://www.cnblogs.com/lvzw/p/11655902.html