با استفاده از پایتون و کتابخانه scipy، یک تابع بنویسید که تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) را با استفاده از SVD روی یک ماتریس داده انجام دهد و ماتریس دادهٔ کاهش‌یافته به k مؤلفه را بازگرداند.

برای پیاده‌سازی PCA با SVD، داده‌ها را ابتدا مرکز-میانگین کنید و با مقیاس‌بندی مناسب ویژگی‌ها را استاندارد کنید. در استفاده از scipy.linalg.svd با full_matrices=False، تنها بردارهای مؤلفه‌ای لازم محاسبه می‌شوند و مصرف حافظه بهینه می‌شود. همچنین مطمئن شوید k ≤ min(n_samples, n_features) است و اگر ویژگی‌هایی با واریانس صفر وجود دارد، قبل از تحلیل آنها را حذف یا کاهش دهید. سرانجام با ضرب داده‌های مرکزشده در V_k یا استفاده از X_centered.dot(V_k)، ماتریس دادهٔ کاهش‌یافته با k مؤلفه به‌دست می‌آید.