Python实现主成分分析(PCA)及可视化
版权申诉
20 浏览量
更新于2024-08-04
收藏 903B TXT 举报
"该资源是使用Python实现主成分分析(PCA)算法的代码示例,常见于数学建模比赛中,采用sklearn库进行PCA处理,并用matplotlib进行数据可视化。"
在机器学习和数据分析中,主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是一种常见的无监督学习方法,用于降维和数据可视化。PCA通过线性变换将原始高维数据转换为一组各维度线性无关的表示,称为主成分,同时保留了原始数据中的大部分方差信息。这种方法可以帮助我们简化复杂的数据结构,去除噪声,减少计算量,并便于后续模型的构建。
在给定的Python代码中,首先导入了必要的库:
1. `matplotlib.pyplot`:这是一个用于绘制2D图形的库,用于数据可视化。
2. `sklearn.decomposition.PCA`:这是来自scikit-learn库的PCA算法实现。
3. `sklearn.datasets.load_iris`:这是一个预置的数据集,这里加载的是鸢尾花数据集,常用于演示和测试机器学习算法。
接下来,代码加载了鸢尾花数据集并提取了特征和目标变量:
```python
data = load_iris()
y = data.target
x = data.data
```
鸢尾花数据集包含150个样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)和1个目标变量(鸢尾花的种类,有3种)。
然后,创建了一个PCA实例,设置降维后的主成分数目为2:
```python
pca = PCA(n_components=2)
```
应用PCA对数据进行降维:
```python
reduced_x = pca.fit_transform(x)
```
降维后的数据存储在`reduced_x`中,每个样本现在由2个主成分表示。
为了可视化不同类别的降维结果,代码将样本根据目标变量分组,并分别用不同颜色的标记显示:
```python
# 分别为3种鸢尾花种类创建颜色和标记
# ...
plt.scatter(red_x, red_y, c='r', marker='x') # 类别0
plt.scatter(blue_x, blue_y, c='b', marker='D') # 类别1
plt.scatter(green_x, green_y, c='g', marker='.') # 类别2
plt.show()
```
最后,使用`plt.scatter`函数绘制降维后的样本点,并使用`plt.show()`显示图形。通过这个可视化,我们可以观察到不同类别的鸢尾花在两个主成分空间中的分布情况,有助于理解数据的结构和分类。
总结来说,这段代码展示了如何使用Python的scikit-learn库进行主成分分析,以及如何结合matplotlib进行降维结果的可视化。这对于理解和探索高维数据的内在结构是非常有用的。在实际应用中,PCA可以用于各种场景,如数据预处理、特征选择、图像压缩、生物信息学等。
2023-09-13 上传
2023-06-06 上传
2023-04-19 上传
2023-09-08 上传
2023-11-28 上传
2023-08-30 上传
2023-06-10 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/b5dcea4063754a19965c94155d9b9005_qq_36758270.jpg!1)
sjx_alo
- 粉丝: 1w+
- 资源: 1236
最新资源
- Hadoop生态系统与MapReduce详解
- MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性
- MFC编程:指针与句柄获取全面解析
- LM06:多模4G高速数据模块,支持GSM至TD-LTE
- 使用Gradle与Nexus构建私有仓库
- JAVA编程规范指南:命名规则与文件样式
- EMC VNX5500 存储系统日常维护指南
- 大数据驱动的互联网用户体验深度管理策略
- 改进型Booth算法:32位浮点阵列乘法器的高速设计与算法比较
- H3CNE网络认证重点知识整理
- Linux环境下MongoDB的详细安装教程
- 压缩文法的等价变换与多余规则删除
- BRMS入门指南:JBOSS安装与基础操作详解
- Win7环境下Android开发环境配置全攻略
- SHT10 C语言程序与LCD1602显示实例及精度校准
- 反垃圾邮件技术:现状与前景