使用scikit-learn PCA查找具有最大方差的维度
我需要使用pca来确定一组特定数据中具有最高方差的维度。我正在使用scikit-
learn的pca来执行此操作，但是我无法从pca方法的输出中识别出方差最大的数据成分是什么。请记住，我不想消除这些尺寸，而只是确定它们。
我的数据组织成一个矩阵，其中包含150行数据，每行有4个维度。我正在做如下：
pca = sklearn.decomposition.PCA()
pca.fit(data_matrix)
当我打印 pca.explained_variance_ratio_时
，它会输出从最高到最低排序的方差比数组，但它不会告诉我它们对应于数据的哪个维度（我尝试过更改矩阵 上列 的顺序，并且得到的方差比数组是相同的）。
打印 pca.components_
给了我一个4x4矩阵（我将原始数量的组件作为pca的参数）带有一些值，我无法理解…的含义…根据scikit的文档，它们应该是方差最大的组件（也许是特征向量？），但没有迹象表明这些值指向哪个维度。
转换数据也无济于事，因为更改尺寸的方式我无法真正知道它们最初是哪个。
有什么办法可以通过scikit的pca获取此信息？谢谢
问题答案：
返回的pca.explained_variance_ratio_是与主成分的差异。您可以使用它们来查找pca可以更好地转换数据的维数（组件）。您可以为此使用阈值（例如，您计算有多少个方差大于0.5）。之后，您可以使用等于主成分高于使用阈值的维数（成分）数，通过PCA转换数据。缩小到这些维度的数据与原始数据中有关维度的数据不同。
您可以从以下链接检查代码：
http://scikit-
learn.org/dev/tutorial/statistical_inference/unsupervised_learning.html#principal-
component-analysis-pca
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