PCA简介
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基本步骤：
具体实现
我们通过Python的sklearn库来实现鸢尾花数据进行降维，数据本身是4维的降维后变成2维，可以在平面中画出样本点的分布。样本数据结构如下图：
其中样本总数为150，鸢尾花的类别有三种，分别标记为0，1，2
代码
import matplotlib.pyplot as plt #加载matplotlib用于数据的可视化 from sklearn.decomposition import PCA #加载PCA算法包 from sklearn.datasets import load_iris data=load_iris() y=data.target x=data.data pca=PCA(n_components=2) #加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 reduced_x=pca.fit_transform(x)#对样本进行降维 red_x,red_y=[],[] blue_x,blue_y=[],[] green_x,green_y=[],[] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] ==0: red_x.append(reduced_x[i][0]) red_y.append(reduced_x[i][1]) elif y[i]==1: blue_x.append(reduced_x[i][0]) blue_y.append(reduced_x[i][1]) else: green_x.append(reduced_x[i][0]) green_y.append(reduced_x[i][1]) #可视化 plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='x') plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='D') plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='.') plt.show()
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