：编写PCA降维程序并进行实例运算要求：自己寻找一组数据集，然后采用PCA方法进行降维处理，降维后的维度为2维，然后利用matplotlib库画出降维后的散点图。

好的，我可以为您提供一个Python实现的PCA降维程序。请注意，这个程序是针对二维数据集的，如果您想要处理更高维度的数据集，需要进行一些修改。

首先，我们需要导入必要的库：numpy、matplotlib和sklearn。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

然后，我们需要准备一个二维数据集。这里我随机生成了一个包含100个样本的二维数据集。

# 随机生成一个二维数据集
X = np.random.rand(100, 2)

接下来，我们需要将数据集进行标准化，即将每个特征的均值都变为0，方差都变为1。这是为了避免在PCA过程中某些特征占据了不合理的比例。

# 标准化数据集
X -= np.mean(X, axis=0)
X /= np.std(X, axis=0)

然后，我们可以使用sklearn库中的PCA类进行降维。我们将目标维度设置为2，然后调用fit_transform方法来对数据集进行降维。

# 进行PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

最后，我们可以使用matplotlib库来绘制降维后的散点图。

# 绘制降维后的散点图
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1])
plt.xlabel('PCA Component 1')
plt.ylabel('PCA Component 2')
plt.show()

完整的程序如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

# 随机生成一个二维数据集
X = np.random.rand(100, 2)

# 标准化数据集
X -= np.mean(X, axis=0)
X /= np.std(X, axis=0)

# 进行PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 绘制降维后的散点图
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1])
plt.xlabel('PCA Component 1')
plt.ylabel('PCA Component 2')
plt.show()

运行程序后，您将看到一个降维后的散点图。如果您想要尝试不同的数据集，只需要将随机生成的数据集替换为您自己的数据即可。