帮我用python写出一个基于PCA方法的新闻文本分类代码

好的，以下是一个基于PCA方法的新闻文本分类的Python代码，其中使用了sklearn库中的PCA和MultinomialNB模型：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
df = pd.read_csv('news.csv')

# 定义特征提取器
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')

# 将文本数据转换为向量矩阵
X = vectorizer.fit_transform(df['text'])

# 进行PCA降维
pca = PCA(n_components=50)
X_pca = pca.fit_transform(X.toarray())

# 划分训练集和测试集
split = int(len(df)*0.7)
X_train, X_test = X_pca[:split], X_pca[split:]
y_train, y_test = df['label'][:split], df['label'][split:]

# 训练朴素贝叶斯模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，news.csv是一个包含文本和标签的数据集文件，text列包含新闻文本，label列包含对应的标签。代码首先使用CountVectorizer将文本数据转换为向量矩阵，然后使用PCA进行降维，最后将降维后的数据集划分为训练集和测试集，并使用MultinomialNB训练朴素贝叶斯模型进行分类，并计算准确率作为评估指标。