对automobile数据集实现PCA编码，并用matplotlib实现PCA主特征数据显示

好的，以下是一个Python代码实现对automobile数据集实现PCA编码，并用matplotlib实现PCA主特征数据显示的方法。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载automobile数据集
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/imports-85.data', header=None)

# 设置列名
columns = ['symboling', 'normalized_losses', 'make', 'fuel_type', 'aspiration', 'num_of_doors', 'body_style',
           'drive_wheels', 'engine_location', 'wheel_base', 'length', 'width', 'height', 'curb_weight',
           'engine_type', 'num_of_cylinders', 'engine_size', 'fuel_system', 'bore', 'stroke', 'compression_ratio',
           'horsepower', 'peak_rpm', 'city_mpg', 'highway_mpg', 'price']
data.columns = columns

# 选取数值型特征
numeric_features = ['normalized_losses', 'wheel_base', 'length', 'width', 'height', 'curb_weight',
                    'engine_size', 'bore', 'stroke', 'compression_ratio', 'horsepower', 'peak_rpm', 'city_mpg', 'highway_mpg', 'price']
numeric_data = data[numeric_features]

# 处理缺失值
numeric_data = numeric_data.replace('?', np.nan)
numeric_data = numeric_data.dropna().astype(float)

# 计算数据的均值
mean = np.mean(numeric_data, axis=0)

# 中心化数据
centered_data = numeric_data - mean

# 计算协方差矩阵
covariance_matrix = np.cov(centered_data.T)

# 计算特征向量和特征值
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)

# 对特征值进行排序
idx = eigenvalues.argsort()[::-1]
eigenvalues = eigenvalues[idx]
eigenvectors = eigenvectors[:,idx]

# 选取前k个特征向量
k = 2
selected_eigenvectors = eigenvectors[:,:k]

# 降维
reduced_data = centered_data.dot(selected_eigenvectors)

# 可视化
plt.scatter(reduced_data[:,0], reduced_data[:,1], alpha=0.5)
plt.show()

在上面的代码中，我们首先加载了automobile数据集，并选取了数值型特征。然后我们处理了缺失值，计算了数据的均值，对数据进行中心化，计算了协方差矩阵，以及特征向量和特征值。然后我们对特征值进行排序，选取前k个特征向量，进行降维，并用matplotlib将降维后的数据可视化。