我一直在使用scikit-learn中的普通PCA,并且没有任何问题地获得每个主成分的方差比.
pca = sklearn.decomposition.PCA(n_components=3)
pca_transform = pca.fit_transform(feature_vec)
var_values = pca.explained_variance_ratio_
我想使用内核PCA探索不同的内核,并且还想要解释的方差比,但我现在看到它没有这个属性.有谁知道如何获得这些价值观？
kpca = sklearn.decomposition.KernelPCA(kernel=kernel, n_components=3)
kpca_transform = pca.fit_transform(feature_vec)
var_values = kpca.explained_variance_ratio_
AttributeError:'KernelPCA'对象没有属性'explain_variance_ratio_'