对豌豆数据进行主成分分析
时间: 2024-02-05 19:03:50 浏览: 26
好的,进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)需要使用数据分析工具,下面以Python语言为例,演示如何对豌豆数据进行主成分分析。
首先,需要导入相关的Python库,如下所示:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后,读取豌豆数据集,代码如下:
```python
# 读取豌豆数据集
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
```
接着,将数据集中的特征数据和标签数据进行分离,并对特征数据进行标准化处理,代码如下:
```python
# 分离特征数据和标签数据
X = df.iloc[:, 0:4].values
y = df.iloc[:, 4].values
# 对特征数据进行标准化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = StandardScaler().fit_transform(X)
```
然后,进行主成分分析,代码如下:
```python
# 进行主成分分析
pca = PCA(n_components=2)
principalComponents = pca.fit_transform(X)
principalDf = pd.DataFrame(data = principalComponents, columns = ['principal component 1', 'principal component 2'])
```
最后,绘制主成分分析结果图,代码如下:
```python
# 绘制主成分分析结果图
fig = plt.figure(figsize = (8,8))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.set_xlabel('Principal Component 1', fontsize = 15)
ax.set_ylabel('Principal Component 2', fontsize = 15)
ax.set_title('2 component PCA', fontsize = 20)
targets = ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica']
colors = ['r', 'g', 'b']
for target, color in zip(targets,colors):
indicesToKeep = y == target
ax.scatter(principalDf.loc[indicesToKeep, 'principal component 1']
, principalDf.loc[indicesToKeep, 'principal component 2']
, c = color
, s = 50)
ax.legend(targets)
ax.grid()
```
运行上述代码后,即可得到豌豆数据的主成分分析结果图。