按照文章中對於n_components的介紹，我對一個1000x9000的array進行了主成分分析，n_components選擇為"mle“，即自動選擇（因為剛接觸PCA，並不知道咋設定( ˇˍˇ )），嘗試幾次，每次都會報出下面的錯誤.

　　百思不得其解，終於通過閱讀原始碼找到了原因。

就是因為svd_solver同樣設定為了自動選擇‘auto’，而它在選擇的過程中，需要比較n_components，1,0.8*min（X.shape）的大小關係，所以會報錯，所以n_components該如何設定？

n_components的設定與引數svd_solver的設定是相關聯的，而它們的設定又都跟輸入資料x的維度相關，通過閱讀原始碼和說明文件總結如下。

　　svd_solver的設定有四種情況：'auto'，'fill'，'arpack'，'randomized'，自動選擇  'auto'的選擇機制如下： x.shape>500 並且 1<=n_components<0.8*min(x.shape)時，svd_solver=‘randomsize'，否則，svd_solver=’full‘。

　　n_components是要保留的成分，int 或者 string，預設時預設為None，所有成分被保留，但是這三種設定並不適用於所有情況，下面的表格說明了兩個引數之間的關聯：

表格說明了n_components設定為‘mle’或整數時需要滿足的條件，其中，“No”表示不能設定為該值。所以我們看到，只有輸入資料的樣本數多於特徵數，並且svd_solver設定為‘full'時，才可以將n_components設定為’mle'；同時注意當svd_solve設定為‘arpack’時，保留的成分必須少於特徵數，即不能保留所有成分。另外，當n_components預設時，所有成分被保留，最終保留的成分數為min(sample,features)，原理在這裡不做說明。