Вот несколько методов, связанных с PCA в scikit-learn:

1. fit: этот метод используется для подгонки модели PCA к данным.
2. fit_transform: этот метод подгоняет модель PCA к данным и применяет уменьшение размерности путем преобразования данных.
3. transform: этот метод применяет уменьшение размерности к данным с использованием предварительно настроенной модели PCA.
4. inverse_transform: этот метод преобразует уменьшенные данные обратно в исходное пространство данных.
5. explained_variance_ratio_: этот атрибут возвращает отклонение, объясненное каждым основным компонентом.
6. comComponents_: этот атрибут возвращает основные оси в пространстве объектов, представляющие направления максимальной дисперсии.
7. n_comComponents: этот параметр указывает количество компонентов, которые необходимо сохранить при уменьшении размерности.