PCA算法之对鸢尾花数据降维处理并可视化

最新推荐文章于 2024-12-05 17:19:22 发布

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主成分分析(PCA)是一种常见的降维方法，适用于高维数据集的探索与可视化，同时在数据压缩和预处理中发挥关键作用。PCA通过合成线性无关的低维变量来保留原始数据信息，这些变量被称为主成分。本文详细介绍了PCA的工作原理，包括如何使用Python的sklearn库进行PCA操作，并以鸢尾花数据集为例展示了PCA的实际应用。

主成分分析（PCA）

主成分分析是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。
PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。
原理：矩阵的主成分就是协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就是第一主成分，其次是第二主成分，以此类推。

import matplotlib.pyplot as plt
#加载matplotlib用于数据的可视化
from sklearn.decomposition import PCA
#加载PCA算法包
from sklearn.datasets import load_iris
#加载鸢尾花数据
data = load_iris()#以字典形式加载数据
y=data.target#使用y表示数据集中的标签
x=data.data#使用x表示数据集的属性数据
pca=PCA(n_components