13、数据降维压缩：PCA与LDA详解

数据降维压缩：PCA与LDA详解

1. 主成分分析（PCA）步骤逐步解析

主成分分析（PCA）是一种常用的无监督数据降维技术，它可以将高维数据转换为低维数据，同时保留数据中的大部分信息。下面我们将逐步介绍PCA的实现步骤。

1.1 加载数据集

我们使用Wine数据集进行演示，该数据集包含了不同葡萄酒的化学分析数据。以下是加载数据集的代码：

import pandas as pd
df_wine = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/' 
                      'machine-learning-databases/wine/wine.data', 
                      header=None)

如果你无法访问UCI服务器，可以从本地目录加载数据集，将上述代码替换为：

df = pd.read_csv(
    'your/local/path/to/wine.data',
    header=None)

1.2 数据预处理

将数据集划分为训练集和测试集，并对特征进行标准化处理，使其具有单位方差。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.prepr