python利用PCA实现minist数据集的可视化

首先，我们需要导入需要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.decomposition import PCA

然后，我们可以使用 `fetch_openml` 函数来获取 `minist` 数据集：

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']

接下来，我们可以使用 PCA 来将数据集降维到二维，然后将结果可视化：

pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)

plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

这里，我们将 `n_components` 设置为 2，表示将数据集降到二维。然后，我们将降维后的数据集可视化，其中颜色表示数字的类别，颜色映射使用了 `jet`。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.decomposition import PCA

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']

pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)

plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()