9、降维、主成分分析与自编码器：原理、实践与应用

降维、主成分分析与自编码器：原理、实践与应用

在数据科学与机器学习领域，降维技术是处理高维数据的重要手段，主成分分析（PCA）和自编码器是其中的关键方法。下面将详细介绍PCA的相关操作和自编码器的基本原理及实践。

主成分分析（PCA）的实践操作

PCA是一种常用的降维技术，它可以将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征。以下通过具体的示例和操作步骤来展示PCA的应用。

绘制三维散点图

在Matplotlib中绘制三维散点图并非简单地提供一系列 (x, y, z) 坐标就能完成。下面以鸢尾花数据集为例，介绍具体的操作步骤：
1. 导入必要的库 ：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据集并选择特定列 ：

df = pd.read_csv('iris-data.csv')[['Sepal Length', 'Sepal Width', 'Petal Width']]
df.head()

3. 绘制三维散点图 ：