无监督学习降维技术PCA在鸢尾花数据集的应用

资源摘要信息:"无监督学习、降维、PCA、鸢尾花数据集" 无监督学习是一种机器学习方法，其目的是从数据中发现隐藏的模式或结构，而不需要预先定义的输出或目标变量。无监督学习的关键在于数据本身，而不是数据的标签或结果。无监督学习的主要方法包括聚类、降维、异常检测等。 降维是无监督学习中的一种常见方法，它的主要目的是减少数据的特征数量，从而简化模型的复杂度，提高计算效率，同时尽可能保留数据的原始结构和特征。降维的方法主要有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部线性嵌入（LLE）等。 PCA（主成分分析）是一种常用的线性降维方法，它的基本思想是通过正交变换将可能相关的变量转换成一组线性无关的变量，这组线性无关的变量被称为主成分。PCA的主要步骤包括数据标准化、计算协方差矩阵、计算特征值和特征向量、选择主成分并进行投影。 鸢尾花数据集是一个常用的分类实验数据集，由Fisher在1936年收集整理。鸢尾花数据集包含150个样本，分为三个类别，每个类别有50个样本，每个样本有四个特征，分别对应鸢尾花的花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度和花萼宽度。 在无监督学习-降维-PCA的鸢尾花案例中，我们首先需要对鸢尾花数据集进行预处理，包括数据清洗、数据转换等。然后，我们可以使用PCA方法对数据进行降维处理，将原始数据的四个特征降维到两个或三个主成分，以便于进行后续的数据可视化或分类等操作。最后，我们可以使用各种评估指标和可视化手段对降维后的数据进行评估和展示。