# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets,decomposition

def load_data():

    '''

    加载用于降维的数据

    '''

    # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集

    iris=datasets.load_iris()

    return iris.data,iris.target

#超大规模数据集降维IncrementalPCA模型

def test_IncrementalPCA(*data):

    X,y=data

    # 使用默认的 n_components

    pca=decomposition.IncrementalPCA(n_components=None,batch_size=10)

    pca.partial_fit(X)

    aa = pca.transform(X)

    print('explained variance ratio : %s'% str(pca.explained_variance_ratio_))

    print(pca.n_components_)

    print(aa)

# 产生用于降维的数据集

X,y=load_data()

# 调用 test_IncrementalPCA

test_IncrementalPCA(X,y)

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