数据规约

属性规约 降维 主成分分析 PCA

数值规约

from sklearn.decomposition import PCA
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel(“F:/result/b.xls”)

删除有缺失值的行

data.dropna(inplace=True)

主成分分析

pca1 = PCA()
pca1.fit(data)

返回模型中的各个特征量print(tz1)

chara = pca1.components_

print(chara)

各个成分中各自方差百分比（贡献率）

c_rate = pca1.explained_variance_ratio_

print(c_rate)

降维 3维变2维

pca2 = PCA(2)
pca2.fit(data)
reduct = pca2.transform(data)
print(reduct)

恢复维度

recovery = pca2.inverse_transform(reduct)
print(recovery)