PCA
Метод главных компонент для снижения размерности.
Сигнатура
PCA(n_components=None, random_state=None)Проецирует данные на оси максимальной дисперсии, уменьшая число признаков. Доля объяснённой дисперсии хранится в explained_variance_ratio_. Перед PCA данные обычно стандартизируют.
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_2d = pca.fit_transform(X)
print(pca.explained_variance_ratio_)