利用PCA实现降维的一般步骤

为了方便以后得到数据，就可以get到要从什么地方入手，所以整理PCA降维思路。

主要可以分为以下几步：

一、导入需要的模块和库

二、导入数据，探索数据

三、画累计方差贡献率，找最佳降维后维度的范围

四、降维后维度的学习曲线，继续缩小最佳维度的范围

五、细化学习曲线，找出降维后的最佳维度

六、导入找出的最佳维度进行降维，查看模型效果

七、如果维度已经降下来了，可以考虑利用KNN观察一下模型的效果。

八、利用KNN的k值学习曲线，寻找最佳k值

九、根据定下的参数，观察模型效果如何。