python pca降维法
时间: 2023-11-04 14:06:52 浏览: 36
在Python中,可以使用sklearn库中的PCA算法进行降维。具体的步骤如下:
1. 导入所需的库和数据集:导入matplotlib.pyplot和sklearn.decomposition中的PCA算法,同时导入需要进行降维的数据集(比如load_iris)。
2. 初始化PCA算法:使用PCA(n_components=k)创建一个PCA对象,其中k表示希望降维后的主成分数目。
3. 进行降维:使用fit_transform()方法将原始数据集进行降维处理,返回降维后的数据。
4. 可视化降维结果:根据原始数据集的类别标签,将降维后的数据可视化展示在一个散点图上,不同类别的数据点使用不同的颜色或标记。
具体的代码示例如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
y = data.target
x = data.data
pca = PCA(n_components=2)
reduced_x = pca.fit_transform(x)
red_x, red_y = [], []
blue_x, blue_y = [], []
green_x, green_y = []
for i in range(len(reduced_x)):
if y[i] == 0:
red_x.append(reduced_x[i][0])
red_y.append(reduced_x[i][1])
elif y[i] == 1:
blue_x.append(reduced_x[i][0])
blue_y.append(reduced_x[i][1])
else:
green_x.append(reduced_x[i][0])
green_y.append(reduced_x[i][1])
plt.scatter(red_x, red_y, c='r', marker='x')
plt.scatter(blue_x, blue_y, c='b', marker='D')
plt.scatter(green_x, green_y, c='g', marker='.')
plt.show()
```