鸢尾花数据（PCA主成分分析）

1.导包

2.提取数据

 3.PCA降维

3.1  调用PCA

 3.2  绘图

提取两个主成分的累计贡献率达到了0.9777，说明主成分的解释效果较好。

 4  贡献率曲线

当参数n_components中不填写任何值时，默认返回min(X.shape)个特征。一般来说，样本量都会大于特征数目，所以什么都不填就相当于转换了新特征空间，但没有减少特征的个数。一般不会使用这种输入?式。但我们可以使用这种?式来画出累计可解释?差贡献率曲线，以此选择最好的n_components取值。

 从累计贡献率曲线可以看出提取两个主成分的累计贡献率达到0.9777，提取四个主成分的累计贡献率为0.9948，增加两个主成分累计贡献率只增加0.0171，但同时却增加了模型复杂度，加大计算量，增加运行时间，所以提取二个主成分最为合适。

鸢尾花数据（PCA主成分分析）

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