sklearn的pca代码

在使用sklearn进行主成分分析（PCA）时，首先需要导入相关的库和模块。可以使用以下代码加载iris数据集并构建DataFrame：

from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

%matplotlib inline

# 加载数据，构建DataFrame
iris = load_iris()

接下来，可以使用PCA类进行无监督数据降维。以下是一段示例代码：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

pca = PCA(n_components=2)  # 设置要保留的主成分个数为2
lr = LogisticRegression()  # 创建逻辑回归模型

x_train_pca = pca.fit_transform(x_train_std)  # 对训练数据进行PCA降维
x_test_pca = pca.fit_transform(x_test_std)  # 对测试数据进行PCA降维

lr.fit(x_train_pca, y_train)  # 使用降维后的数据训练逻辑回归模型

plot_decision_regions(x_train_pca, y_train, classifier=lr)  # 绘制决策边界
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.legend(loc='lower left')
plt.show()

这段代码中，先创建了一个PCA对象，通过设置`n_components`参数为2来指定保留的主成分个数。然后，使用`fit_transform`方法对训练数据和测试数据进行PCA降维。接下来，使用逻辑回归模型对降维后的数据进行训练，并使用`plot_decision_regions`函数绘制决策边界。最后，通过调用`plt.show()`显示图像。

这段代码实现了使用sklearn进行主成分分析（PCA）的基本步骤和方法。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习代码实战——PCA（主成分分析）](https://download.csdn.net/download/weixin_38622983/13752287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于sklearn的主成分分析(PCA)代码实现](https://blog.csdn.net/Charzous/article/details/107958972)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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