自编代码实现 鸢尾花PCA 降维
时间: 2023-11-06 18:07:01 浏览: 63
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
```python
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
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
```
3. 计算协方差矩阵
```python
cov_matrix = np.cov(X_scaled.T)
```
4. 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
```python
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
```python
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
```python
X_pca = X_scaled.dot(new_space)
```
最后,我们可以将降维后的数据可视化:
```python
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。