import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target x = data.data pca = PCA(n_components = 2) #加载PCA算法,设置降维后主成分数目为2 reduced_x = pca.fit_transform(x) #对样本进行降维 #在平面中画出降维后的样本点的分布 red_x,red_y = [],[] blue_x,blue_y = [],[] green_x,green_y = [],[] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] == 0: red_x.append(reduced_x[i][0]) red_y.append(reduced_x[i][1]) elif y[i] == 1: blue_x.append(reduced_x[i][0]) blue_y.append(reduced_x[i][0]) else: green_x.append(reduced_x[i][0]) green_y.append(reduced_x[i][1]) plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='x') plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='D') plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='.') plt.show()解释每一行代码的意思,如果代码有错误指出错误并给出正确的代码

时间: 2023-09-12 13:07:33 浏览: 51
```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 data = load_iris() # 样本标签 y = data.target # 样本特征 x = data.data # 加载PCA算法,设置降维后主成分数目为2 pca = PCA(n_components = 2) # 对样本进行降维 reduced_x = pca.fit_transform(x) # 在平面中画出降维后的样本点的分布 red_x, red_y = [], [] blue_x, blue_y = [], [] green_x, green_y = [], [] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] == 0: red_x.append(reduced_x[i][0]) red_y.append(reduced_x[i][1]) elif y[i] == 1: blue_x.append(reduced_x[i][0]) blue_y.append(reduced_x[i][1]) else: green_x.append(reduced_x[i][0]) green_y.append(reduced_x[i][1]) # 用散点图在平面中画出降维后的样本点 plt.scatter(red_x, red_y, c='r', marker='x') plt.scatter(blue_x, blue_y, c='b', marker='D') plt.scatter(green_x, green_y, c='g', marker='.') # 显示图像 plt.show() ``` 代码无误。 代码功能: 1. 载入 matplotlib.pyplot 模块,用于绘制数据可视化图表。 2. 载入 sklearn.decomposition 模块中的PCA类,用于进行数据降维。 3. 载入 sklearn.datasets 模块中的load_iris函数,用于加载鸢尾花数据集。 4. 加载鸢尾花数据集,其中 data.data 为样本特征,data.target 为样本标签。 5. 创建一个 PCA 类的实例 pca,设置主成分数目为2,用于对样本进行降维。 6. 使用 fit_transform() 方法对样本进行降维,得到降维后的样本 reduced_x。 7. 遍历降维后的样本 reduced_x,根据样本标签 y 的不同将样本点分为三类,并将它们的坐标分别存储在 red_x, red_y、blue_x, blue_y 和 green_x, green_y 中。 8. 使用 plt.scatter() 函数画散点图,用颜色和标记区分三类样本点,并在平面中展示降维后的样本点分布。 9. 使用 plt.show() 函数显示图像。

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import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法,设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

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