يتم تطبيق تحليل المكونات الرئيسية على مجموعة بيانات سرطان الثدي scikit-learn لتقليل أبعاد الميزة وتصور بنية المكون الرئيسي.
load_breast_cancer()، ويقوم بتوسيع نطاق جميع الميزات باستخدام StandardScaler، ثم يُلائم PCA لالتقاط المكونات الرئيسية. يدرس هذا التحليل نسب التباين الموضح، ويُسقط البيانات على المكونين الأولين لتصور مخطط التشتت، ويناقش مقدار التباين الذي تحتفظ به المكونات المتتالية.