鸢尾花pca降维代码
时间: 2023-07-02 11:22:48 浏览: 86
好的,下面是使用Python中的scikit-learn库进行鸢尾花数据集的PCA降维的代码:
```python
# 导入需要的库和数据集
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
iris = load_iris()
# 创建PCA模型并进行降维
pca = PCA(n_components=2) # 指定降维后的维度为2
iris_pca = pca.fit_transform(iris.data)
# 输出降维后的数据
print(iris_pca)
```
在上面的代码中,首先导入了需要的库和鸢尾花数据集。然后创建了一个PCA对象,并指定了降维后的维度为2。接着使用PCA对象的fit_transform方法对数据进行降维,并将结果赋值给iris_pca变量。最后输出降维后的数据。
相关问题
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
```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。
自编代码实现鸢尾花PCA 降维,并将降维后的数据保存为CSV文件
好的,我可以为您提供一些参考代码来实现这个功能。
首先,我们需要导入必要的库,包括NumPy、Pandas和sklearn:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
```
然后,我们可以加载鸢尾花数据集并进行PCA降维:
```python
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
```
在上面的代码中,我们使用PCA将原始数据集降维到2个主成分。
最后,我们可以将降维后的数据保存为CSV文件:
```python
# 创建DataFrame对象并保存为CSV文件
df = pd.DataFrame(X_pca, columns=['PC1', 'PC2'])
df.to_csv('iris_pca.csv', index=False)
```
在上面的代码中,我们使用Pandas创建了一个DataFrame对象,并将其保存为名为“iris_pca.csv”的文件。
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# 创建DataFrame对象并保存为CSV文件
df = pd.DataFrame(X_pca, columns=['PC1', 'PC2'])
df.to_csv('iris_pca.csv', index=False)
```
希望这可以帮助到您!
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