sklearn中内置的鸢尾花数据集，有150个鸢尾花样本，包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4个特征，标签是该样本所属的鸢尾花分类。使用多层主成分分析（PCA）算法，sklearn中内置的鸢尾花数据集进行降维操作，获取其最重要的2个特征，并对降维后的数据集进行可视化处理。

sklearn库中的鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个经典的数据分析示例，它包含了三个品种（Setosa、Versicolour和Virginica）的150个花朵样本，每个样本都有四个测量特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这个数据集常用于机器学习入门教程中，演示监督学习的基本概念。

为了使用多层主成分分析（Multi-layer Principal Component Analysis，MLPCA）进行降维，首先需要导入必要的模块，如`sklearn.datasets`、`sklearn.decomposition`和`sklearn.preprocessing`，然后加载鸢尾花数据：

from sklearn import datasets
from sklearn.decomposition import MLPCA
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载鸢尾花数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 对数据进行预处理（归一化）
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 创建MLPCA模型并设置降维到2个主成分
mlpca = MLPCA(n_components=2)
principal_components = mlpca.fit_transform(X_scaled)

# 将降维后的数据和类别一起存储
data_reduced = pd.DataFrame(data=principal_components, columns=['PC1', 'PC2'])
data_reduced['species'] = y

# 可视化降维后的数据
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(data_reduced['PC1'], data_reduced['PC2'], c=data_reduced['species'], cmap='viridis')
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.title('Iris Data after PCA Dimensionality Reduction')
plt.show()

在这个过程中，我们通过MLPCA将四维的鸢尾花数据转换为二维，展示了两个最重要的主成分之间的分布，便于观察各个物种之间的区别或聚类情况。