누적 설명 분산 비율

33번 per-component 설명 분산 의 누적 합. PCA 에서 "주성분 몇 개 쓸까?" 라는 실전 질문에 직접 답해주는 지표:

$\text{cum}_i = \sum_{j=1}^{i} \frac{\lambda_j}{\sum_k \lambda_k}$

사용법:

• cum[k-1] >= 0.95 인 최소 k 를 선택 → 95% 분산 유지하면서 차원 축소
• 그래프가 무릎(elbow) 꺾이는 지점 에서 k 를 결정.

과제

함수 cumulative_explained_variance(X, k) 를 완성하세요.

• 반환: shape (k,) float 배열, 단조 증가.
• np.linalg.eigh 로 고유값 → 내림차순 정렬 → 비율 → np.cumsum(...)[:k].

테스트 케이스