自编代码实现 鸢尾花PCA 降维

好的，以下是自编代码实现鸢尾花PCA降维的步骤：

1. 导入所需的库和数据集

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2. 对数据进行标准化处理

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

3. 计算协方差矩阵

cov_matrix = np.cov(X_scaled.T)

4. 计算协方差矩阵的特征值和特征向量

eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

5. 对特征值进行降序排序，并选择前k个特征向量作为新的特征空间

k = 2
idx = eigen_values.argsort()[::-1][:k]
new_space = eigen_vectors[:, idx]

6. 将数据投影到新的特征空间中

X_pca = X_scaled.dot(new_space)

最后，我们可以将降维后的数据可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y)
plt.xlabel('First principal component')
plt.ylabel('Second principal component')
plt.show()

这样，我们就完成了自编代码实现鸢尾花PCA降维的过程。