from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()
x = digits.data#输入数据
y = digits.target#输出数据
from sklearn import decomposition
pca = decomposition.PCA()
b = pca.fit(x)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot(pca.explained_variance_, 'k', linewidth=2)
plt.xlabel('n_components', fontsize=16)
plt.ylabel('explained_variance_', fontsize=16)
plt.show()
图片.png
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本文标题：[Python与数据分析]-9sklearn进行PCA
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hljrrktx.html
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