对豌豆数据作观测值的主成分得分图

很抱歉，我无法生成图像，但我可以为您提供一些步骤和代码，以便您可以自己绘制主成分得分图。

首先，您需要使用豌豆数据集进行主成分分析（PCA）并计算主成分得分。这可以使用Python中的scikit-learn库完成，代码示例如下：

from sklearn.decomposition import PCA
import pandas as pd

# 导入数据
data = pd.read_csv('peas.csv')

# 执行主成分分析
pca = PCA(n_components=2)
principal_components = pca.fit_transform(data)

# 计算主成分得分
scores = pd.DataFrame(principal_components, columns=['PC1', 'PC2'])

# 输出前几行
print(scores.head())

接下来，您可以使用matplotlib库绘制主成分得分图，代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'])

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('PCA Scores Plot for Peas Data')
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')

# 显示图像
plt.show()

通过运行上述代码，您将获得豌豆数据集的主成分得分图。

相关问题

对豌豆数据进行主成分分析

好的，进行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）需要使用数据分析工具，下面以Python语言为例，演示如何对豌豆数据进行主成分分析。

首先，需要导入相关的Python库，如下所示：

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

然后，读取豌豆数据集，代码如下：

# 读取豌豆数据集
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

接着，将数据集中的特征数据和标签数据进行分离，并对特征数据进行标准化处理，代码如下：

# 分离特征数据和标签数据
X = df.iloc[:, 0:4].values
y = df.iloc[:, 4].values

# 对特征数据进行标准化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = StandardScaler().fit_transform(X)

然后，进行主成分分析，代码如下：

# 进行主成分分析
pca = PCA(n_components=2)
principalComponents = pca.fit_transform(X)
principalDf = pd.DataFrame(data = principalComponents, columns = ['principal component 1', 'principal component 2'])

最后，绘制主成分分析结果图，代码如下：

# 绘制主成分分析结果图
fig = plt.figure(figsize = (8,8))
ax = fig.add_subplot(1,1,1) 
ax.set_xlabel('Principal Component 1', fontsize = 15)
ax.set_ylabel('Principal Component 2', fontsize = 15)
ax.set_title('2 component PCA', fontsize = 20)
targets = ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica']
colors = ['r', 'g', 'b']
for target, color in zip(targets,colors):
    indicesToKeep = y == target
    ax.scatter(principalDf.loc[indicesToKeep, 'principal component 1']
               , principalDf.loc[indicesToKeep, 'principal component 2']
               , c = color
               , s = 50)
ax.legend(targets)
ax.grid()

运行上述代码后，即可得到豌豆数据的主成分分析结果图。

如何从分析完的主成分数据中，取出前两个主成分的数据进行绘制主成分得分图。

您可以使用`pca$scores[,1:2]`来提取前两个主成分的得分数据，然后使用这些数据来绘制主成分得分图。以下是一个示例代码：

# 假设您已经完成了主成分分析并得到了主成分得分数据
# 假设主成分得分数据为 pca$scores，其中包含多个主成分

# 提取前两个主成分的得分数据
pca_scores <- pca$scores[, 1:2]

# 绘制主成分得分图
library(ggplot2)

ggplot(pca_scores, aes(x = PC1, y = PC2)) + 
  geom_point() + 
  xlab(paste0("PC1 (", round(pca$importance[2, 1]*100, 2), "%)")) + 
  ylab(paste0("PC2 (", round(pca$importance[2, 2]*100, 2), "%)")) + 
  ggtitle("主成分得分图")

在这个示例中，`pca$importance`变量包含了每个主成分的贡献率。我们使用了`paste0`函数来将贡献率信息与轴标签一起显示在图表上。