累计方差贡献率是统计学中描述数据降维或特征选择时，解释变量对因变量变化解释程度的一个指标。它主要用于因子分析、主成分分析（PCA）等降维技术中。
具体来说，累计方差贡献率指的是，在将多个原始变量转换成少数几个主成分后，这些主成分所解释的原始数据总方差的百分比。以下是一个简化的计算过程：
1. 假设有一个包含p个原始变量的数据集，每个变量可以表示为X1, X2, ..., Xp。
2. 通过某种方法（如主成分分析）将这些原始变量转换成k个主成分，这些主成分分别为F1, F2, ..., Fk。
3. 计算每个主成分的方差贡献率，即每个主成分的方差与总方差的比例。
4. 将这些主成分的方差贡献率相加，得到累计方差贡献率。
累计方差贡献率通常用于以下两个方面：
1. 降维：通过选择累计方差贡献率较高的主成分，可以降低数据维度，同时尽可能保留原始数据中的信息。
2. 解释：累计方差贡献率可以帮助我们了解每个主成分对因变量变化的解释程度，从而更好地理解数据。
例如，如果一个数据集的累计方差贡献率为85%，那么说明我们选择了k个主成分，这些主成分可以解释原始数据中85%的方差。这样，我们可以用这k个主成分代替原始的p个变量，进行进一步的分析。
