分别使用PCA、Isomap对波士顿房价数据集进行降维,使用KNN对波士顿房价数据集进行分类
时间: 2024-01-08 19:04:33 浏览: 32
好的,针对你的问题,我可以给出以下解答:
对于波士顿房价数据集进行降维,可以使用PCA和Isomap算法。PCA是一种线性降维方法,可以将高维数据通过线性变换映射到低维空间中,保留数据的主要特征。而Isomap是一种非线性降维方法,它可以通过保留数据点之间的测地距离,将高维数据映射到低维空间中。两种算法的实现可以使用Python中的scikit-learn库。
下面是使用PCA对波士顿房价数据集进行降维的示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.decomposition import PCA
# 载入数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# 可视化降维后的数据
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y)
plt.xlabel('PCA1')
plt.ylabel('PCA2')
plt.show()
```
下面是使用Isomap对波士顿房价数据集进行降维的示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.manifold import Isomap
# 载入数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 使用Isomap进行降维
isomap = Isomap(n_components=2)
X_isomap = isomap.fit_transform(X)
# 可视化降维后的数据
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X_isomap[:, 0], X_isomap[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Isomap1')
plt.ylabel('Isomap2')
plt.show()
```
对于使用KNN对波士顿房价数据集进行分类,可以先将数据集分为训练集和测试集,然后使用KNN算法进行分类。KNN算法是一种基于距离度量的分类算法,可以根据数据点之间的距离计算出每个测试数据点与训练数据点的距离,然后选择距离最近的K个训练数据点进行分类。
下面是使用KNN对波士顿房价数据集进行分类的示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 载入数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用KNN进行回归
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集的房价
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算测试集的均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Test MSE: %.3f' % mse)
```
以上就是对你问题的回答,希望能够帮助你解决问题,如有疑问,请继续提问。