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 17:07:33 浏览: 100
```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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