PCA的Python代码

PCA的Python代码可以包括以下几个步骤：

1. 导入需要的包：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from scipy.io import loadmat
from numpy import *
import pandas as pd

\[1\]

2. 导入数据集：

def load_dataset():
    path = './data/ex7data1.mat'
    two_dimension_data = loadmat(path)
    X = two_dimension_data\['X'\]
    return X

\[2\]

3. 计算数据的协方差矩阵：

def sigma_matrix(X_demean):
    sigma = (X_demean.T @ X_demean) / X_demean.shape\[0\]
    return sigma

\[3\]

以上是PCA的Python代码的基本框架，具体的PCA算法实现还需要根据具体需求进行进一步编写。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [降维算法实战项目（1）—使用PCA对二维数据降维（Python代码+数据集）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/126074158)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]