使用pca的降维方法对sklearn官方iris(鸢尾花)数据集进行降维,并绘图显示

时间: 2023-11-22 22:55:07 浏览: 46
好的,我可以帮你完成这个任务。首先,我们需要导入一些必要的库。请确保你已经安装了 sklearn 和 matplotlib。 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来,我们可以加载鸢尾花数据集,它包括四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 ```python iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target ``` 现在,我们可以使用 PCA 对数据进行降维。我们将其降至二维,这样我们可以在图表上绘制数据。 ```python pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) ``` 最后,我们可以将降维后的数据可视化。我们使用 matplotlib 库来绘制一个散点图,并使用不同的颜色表示每个类别。 ```python plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y) plt.xlabel('First principal component') plt.ylabel('Second principal component') plt.show() ``` 完整代码如下: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y) plt.xlabel('First principal component') plt.ylabel('Second principal component') plt.show() ``` 运行代码后,你应该可以看到一个散点图,其中每个点代表一个鸢尾花样本。颜色表示类别,x 轴表示第一主成分,y 轴表示第二主成分。

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