写一个用PCA实现MINIST数据集分类的算法代码
时间: 2023-10-14 20:04:17 浏览: 50
好的,下面是一个简单的用PCA实现MINIST数据集分类的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载 MINIST 数据集
X, y = fetch_openml('mnist_784', version=1, return_X_y=True)
# 数据预处理
X = X / 255.0
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# PCA 分解
pca = PCA(n_components=0.9, svd_solver='full')
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)
# 训练分类器
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train_pca, y_train)
# 测试分类器
pred = clf.predict(X_test_pca)
acc = accuracy_score(y_test, pred)
print("Accuracy: ", acc)
```
在上面的代码中,我们首先加载MINIST数据集,并进行了数据预处理,然后使用PCA进行降维,将原始数据降到保留90%信息量的维度。接着,我们使用降维后的数据训练分类器,并在测试集上评估分类器的准确率。需要注意的是,这里使用PCA进行降维,PCA的参数n_components表示保留的主成分个数或者保留的信息量比例,通过调整这个参数可以控制降维后的维度。