jupyter代码PCA实验：对data.csv文件中的数据实现PCA操作并实现维度恢复

好的，请参考以下的jupyter代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据转换为numpy数组
X = data.values

# 将特征值和目标值分开
x = X[:, :-1]
y = X[:, -1]

# 特征归一化
def featureNormalize(X):
    # 每一列的均值
    mu = np.mean(X, axis=0)
    # 每一列的标准差
    sigma = np.std(X, axis=0, ddof=1)
    # 对每一列进行归一化处理
    X_norm = (X - mu) / sigma
    return X_norm, mu, sigma

# 对特征值进行归一化处理
x_norm, mu, sigma = featureNormalize(x)

# 计算协方差矩阵
Sigma = (1 / len(x_norm)) * np.dot(x_norm.T, x_norm)

# 奇异值分解
U, S, V = np.linalg.svd(Sigma)

# 选取前k个特征向量构成降维矩阵
k = 2
Ureduce = U[:, :k]

# 对样本进行降维
z = np.dot(x_norm, Ureduce)

# 维度恢复
x_approx = np.dot(z, Ureduce.T)

# 将特征值恢复到原始尺寸
x_approx = x_approx * sigma + mu

# 输出恢复后的特征值
print(x_approx)

运行结果会输出恢复后的特征值。