主成分分析（PCA）降维 Python实现

主成分分析（PCA）降维 Python实现

主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于降低数据维度并提取数据的主要特征。在本文中，我们将使用Python来实现主成分分析降维，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy和Scikit-learn库。

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

接下来，我们准备一个示例数据集来演示PCA降维。假设我们有一个包含多个特征的数据集X，每个特征都代表数据的一个属性。我们的目标是将这些特征降低到较低的维度，同时保留尽可能多的信息。

X = np.array([