导入MNIST数据集,针对“0”和“1”这两一类各自前1000个训练样本组成的样本集,用PCA()函数的fit_transform方法,获得每个样本在前三个PC方向上的分量。这时每个样本由三个PC分量组成的向量表示,称这个向量为该样本的“PC1-3特征”。你将得到2000个三维的“PC1-3特征”。以PC1为横轴,PC2为纵轴,考虑“PC1-3特征”的前两维,在PC1和PC2构成的二维空间中画出所有2000个样本的散点图。之后在PC1-PC3,PC2-PC3构成的空间中重复上述工作。汇报你得到的三张散点图
时间: 2024-02-09 22:09:16 浏览: 20
好的,我明白了你的问题。由于这是一个Python编程问题,我需要先确认您使用的是哪个Python库。假设您使用的是scikit-learn库,以下是您需要完成的步骤:
1. 加载MNIST数据集,并提取出标签为0和1的样本。
```
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.decomposition import PCA
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data
y = mnist.target
# 提取出标签为0和1的样本
X_01 = X[(y == '0') | (y == '1')]
```
2. 使用PCA函数的fit_transform方法,将每个样本在前三个PC方向上的分量计算出来。
```
# 计算每个样本在前三个PC方向上的分量
pca = PCA(n_components=3)
X_01_pca = pca.fit_transform(X_01)
```
3. 将每个样本的PC1-3特征表示成一个三维向量,并根据PC1和PC2,PC1和PC3,PC2和PC3构成的二维空间分别进行散点图绘制。
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 在PC1和PC2构成的二维空间中画出所有2000个样本的散点图。
plt.scatter(X_01_pca[:, 0], X_01_pca[:, 1])
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.title('PC1-2 Plot')
plt.show()
# 在PC1和PC3构成的二维空间中画出所有2000个样本的散点图。
plt.scatter(X_01_pca[:, 0], X_01_pca[:, 2])
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC3')
plt.title('PC1-3 Plot')
plt.show()
# 在PC2和PC3构成的二维空间中画出所有2000个样本的散点图。
plt.scatter(X_01_pca[:, 1], X_01_pca[:, 2])
plt.xlabel('PC2')
plt.ylabel('PC3')
plt.title('PC2-3 Plot')
plt.show()
```
这样就可以得到三张散点图了。请注意,这三张图仅仅是示例,实际上您需要根据您的数据进行调整,才能得到有意义的结果。