利用PCA（主成分分析法）实现鸢尾花数据集的分类

依赖库 sklearn、matplotlib
安装方法在终端输入

pip install sklearn

pip install matplotlib

以下为完整代码及注释

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
#加载鸢尾花数据集导入函数#降维
data = load_iris()
#以字典形式加载鸢尾花数据集
y = data.target
#使用y表示数据集中的标签
X = data.data
#使用x表示数据集中的属性数据
pca = PCA(n_components = 2)
#加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2
reduced_X = pca.fit_transform(X)
#对原始数据进行降维，保存在reduced_X
red_x, red_y = [], []#第一类数据点
blue_x, blue_y = [], []#第二类数据点
green_x, green_y = [], []#第三类数据点
for i in range(len(reduced_X)):if y[i] == 0:red_x.append(reduced_X[i][0])red_y.append(reduced_X[i][0])elif y[i] == 1:blue_x.append(reduced_X[i][0])blue_y.append(reduced_X[i][1])else:green_x.append(reduced_X[i][0])green_y.append(reduced_X[i][1])
plt.scatter(red_x, red_y, c = 'r', marker = 'X')
#第一类数据点
plt.scatter(blue_x, blue_y, c = 'b',marker = 'D')
#第二类数据点
plt.scatter(green_x, green_y, c = 'g', marker = '.')
#第三类数据点
plt.show()
#可视化

效果如下图所示。上述代码中n_components为指定主成分的个数，即降维后数据的维度。可以自行选择进行尝试。

class PCA(self, n_components=None, copy=True, whiten=False, svd_solver='auto', tol=0.0, iterated_power='auto', random_state=None)

PCA方法中svd_solver参数也十分重要。svd_solver为设置特征值分解的方法，默认为‘auto’，其他可选有‘full’,‘arpack’,‘randomized’。

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