调用Scikit-learn库中的鸢尾花数据集并显示基本信息； 对鸢尾花数据集进行划分； 对鸢尾花数据集进行数据预处理； 对鸢尾花数据集使用主成分分析进行数据降维；

调用Scikit-learn库中的鸢尾花数据集并显示基本信息：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
print(iris.DESCR) # 显示数据集的描述信息
print(iris.feature_names) # 显示特征名称
print(iris.data) # 显示特征数据
print(iris.target) # 显示标签数据

对鸢尾花数据集进行划分：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

对鸢尾花数据集进行数据预处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

对鸢尾花数据集使用主成分分析进行数据降维：

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_scaled)
X_test_pca = pca.transform(X_test_scaled)