本实验将mnist数据使用PCA模型降维后用于MLP神经网络模型 步骤1: 1.1 导入PCA模型并从sklearn.dataset导入fetch_openml数据 1.2 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据 1.3 划分mnist数据，查看训练集和测试集维度

好的，以下是步骤1的代码实现：

# 导入PCA模型和fetch_openml函数
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import fetch_openml

# 加载mnist数据
mnist = fetch_openml("mnist_784")

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test = mnist.data[:60000], mnist.data[60000:]
y_train, y_test = mnist.target[:60000], mnist.target[60000:]

# 打印训练集和测试集维度
print("训练集维度:", X_train.shape)
print("测试集维度:", X_test.shape)

输出结果为：

训练集维度: (60000, 784)
测试集维度: (10000, 784)

可以看到，原始的mnist数据集中每个样本有784个特征，即每个样本都是一个28x28的灰度图像。接下来我们将使用PCA模型对这些特征进行降维。