1. sklearn.decomposition.PCA: этот класс реализует PCA и предоставляет методы для подгонки модели к данным, преобразования данных и оценки объясненной дисперсии каждого основного компонента.

2. fit(): этот метод используется для подгонки модели PCA к данным. Он вычисляет основные компоненты на основе входных данных.

3. transform(): этот метод используется для преобразования данных в новую систему координат, определенную основными компонентами. Он применяет уменьшение размерности к входным данным.

4. fit_transform(): этот метод объединяет операции fit() и Transform() в один шаг. Он подгоняет модель PCA к данным, а затем преобразует данные.

5. объяснениедисперсии: этот атрибут предоставляет расчетную дисперсию каждого основного компонента. Его можно использовать для определения важности каждого компонента в представлении данных.

6. explained_varianceкоэффициент: этот атрибут определяет долю дисперсии, объясняемую каждым основным компонентом. Его можно использовать для понимания совокупного вклада компонентов.

7. n_comComponents: этот параметр позволяет указать количество компонентов, которые будут храниться в преобразованных данных. Это помогает выбрать желаемый уровень уменьшения размерности.

8. inverse_transform(): этот метод можно использовать для преобразования преобразованных данных обратно в исходное пространство данных. Это может быть полезно для восстановления исходных данных.

Подводя итог, PCA в sklearn предоставляет такие методы, как fit(), Transform(), объяснениедисперсиии inverse_transform() для уменьшения размерности и анализа дисперсии, объясняемой каждым основным компонентом.