python编写KPCA，怎么显示出kpca后成分的累计贡献率

ka99

python编写KPCA，怎么显示出kpca后成分的累计贡献率

isdkz

在Python中，可以使用scikit-learn库中的KernelPCA来实现KPCA，并使用explained_variance_ratio_方法来获取主成分的累计贡献率。下面是一个示例代码：

1. from sklearn.decomposition import KernelPCA
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. # 创建一个样本数据集
   
5. X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
   
6. 
   
7. # 创建一个KPCA对象
   
8. kpca = KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf')
   
9. 
   
10. # 对数据进行KPCA
    
11. X_kpca = kpca.fit_transform(X)
    
12. 
    
13. # 获取主成分的累计贡献率
    
14. variance_ratio = np.cumsum(kpca.explained_variance_ratio_)
    
15. 
    
16. # 打印主成分的累计贡献率
    
17. print("累计贡献率：", variance_ratio)

复制代码

在这个例子中，我们使用了rbf核函数，并将KPCA降维到2维。在使用explained_variance_ratio_方法获取主成分的累计贡献率后，我们使用numpy库中的cumsum方法计算出累计贡献率，并将其打印出来。

注意：累计贡献率的值应该介于0和1之间。如果累计贡献率低于1，则可以使用更多的主成分来增加累计贡献率。