例如将Indian pines数据集用PCA降到3维,降维可视化代码应该怎么写
时间: 2024-05-08 17:20:14 浏览: 21
我理解您想问如何将Indian pines数据集用PCA算法降到3维后进行可视化展示的代码编写方法。
以下是一个Python示例代码,您可以参考它进行编写:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
# 读取数据
data = pd.read_csv('indian_pines.csv')
# 提取特征
X = data.iloc[:, :-1].values
# 将特征进行PCA降维
pca = PCA(n_components=3)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# 可视化展示
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.set_xlim([-1,1])
ax.set_ylim([-1,1])
ax.set_zlim([-1,1])
ax.scatter(X_pca[:,0],X_pca[:,1],X_pca[:,2],s=1)
plt.show()
```
对于此代码,您需要将Indian pines数据集保存为一个名为'indian_pines.csv'的CSV文件,并确保在同一目录下,才能正确读取数据。
之后,代码提取数据集中的特征,并使用sklearn的PCA算法将特征降维到3维。最后,在三维空间中可视化展示数据。
如果您想使用其他数据集,您需要替换数据文件名和读取特征的方法。并且,请注意修改绘图函数以适配您的数据集的特征。