如果经验主成分分析 (EMCA) 模型的总方差解释初始特征值太低，您可以尝试以下几种方法来提高模型的准确性：

增加训练数据：增加训练数据可以帮助模型更好地学习数据中的模式，从而提高模型的准确性。

降低特征维度：尝试减少特征维度，以便模型更容易学习。您可以使用特征选择技术来选择最重要的特征，或使用降维技术（如主成分分析 (PCA)）来减少特征维度。

调整学习率：如果学习率太高，模型可能会过度拟合训练数据，从而导致准确性下降。您可以尝试降低学习率以避免过度拟合。

增加正则化项：正则化项可以帮助限制模型的复杂性，从而降低过度拟合的风险。您可以尝试使用 L1 或 L2 正则化来限制模型的参数。

尝试不同的算法：如果您正在使用 EMCA 算法，您可以尝试使用其他机器学习算法，如随机森林、支持向量机 (SVM) 或神经网络。这些算法可能更适合您的数据集。

请注意，上述建议并非绝对有效，您可能需要进行一些实验来找到最适合您数据集的方法。如果您仍然无法解决问题，请考虑咨询机器学习专家。