分别使用PCA、Isomap对Linnerrud 健身数据集进行降维，使用KNN对Linnerrud 健身数据集进行分类

好的，我知道了。首先，我们需要导入数据集和所需的库。用以下代码导入Linnerrud 健身数据集：

from sklearn.datasets import load_linnerud

linnerud = load_linnerud()
X = linnerud.data
y = linnerud.target[:,0] # 取第一列作为分类目标

然后，我们可以使用PCA和Isomap对数据进行降维。用以下代码实现：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.manifold import Isomap

# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# Isomap降维
isomap = Isomap(n_components=2)
X_isomap = isomap.fit_transform(X)

现在我们已经得到了两个降维后的数据集，可以使用KNN对它们进行分类。用以下代码实现：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 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_pca, y, test_size=0.3)

# 创建KNN分类器并进行训练
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

同样的，我们可以对Isomap降维后的数据集进行分类。用以下代码实现：

# 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_isomap, y, test_size=0.3)

# 创建KNN分类器并进行训练
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

这样，我们就完成了Linnerrud 健身数据集的降维和分类任务。