生成一个可以在pycharm上可视化的用isomap方法对数据集进行降维分类的代码，随机生成数据集

好的，以下是一个使用Isomap算法对随机数据集进行降维并分类的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.manifold import Isomap
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 随机生成数据集
np.random.seed(0)
X = np.random.normal(0, 1, (1000, 10))
y = np.random.randint(0, 2, 1000)

# 使用Isomap算法进行降维
isomap = Isomap(n_components=3)
X_isomap = isomap.fit_transform(X)

# 可视化降维后的数据
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X_isomap[:, 0], X_isomap[:, 1], X_isomap[:, 2], c=y)
plt.show()

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_isomap, y, test_size=0.2)

# 构建KNN分类器
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这段代码会生成一个包含1000个样本和10个特征的随机数据集，使用Isomap算法将特征降维到3维，并可视化降维后的数据。接着将数据集分割成训练集和测试集，在训练集上构建KNN分类器，并在测试集上进行预测和评估。您可以根据自己的需求修改代码中的参数和数据集。