PCA簡介

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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一種降維方法，通常用于高維數(shù)據(jù)集的探索與可視化，還可以用作數(shù)據(jù)壓縮和預(yù)處理等。矩陣的主成分就是其協(xié)方差矩陣對應(yīng)的特征向量，按照對應(yīng)的特征值大小進行排序，大的特征值就是第一主成分，其次是第二主成分，以此類推。

基本步驟：

具體實現(xiàn)

我們通過Python的sklearn庫來實現(xiàn)鳶尾花數(shù)據(jù)進行降維，數(shù)據(jù)本身是4維的降維后變成2維，可以在平面中畫出樣本點的分布。樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下圖：

其中樣本總數(shù)為150，鳶尾花的類別有三種，分別標記為0，1，2

代碼

import matplotlib.pyplot as plt     #加載matplotlib用于數(shù)據(jù)的可視化
from sklearn.decomposition import PCA   #加載PCA算法包
from sklearn.datasets import load_iris


data=load_iris()
y=data.target
x=data.data
pca=PCA(n_components=2)  #加載PCA算法，設(shè)置降維后主成分數(shù)目為2
reduced_x=pca.fit_transform(x)#對樣本進行降維

red_x,red_y=[],[]
blue_x,blue_y=[],[]
green_x,green_y=[],[]


for i in range(len(reduced_x)):
 if y[i] ==0:
  red_x.append(reduced_x[i][0])
  red_y.append(reduced_x[i][1])

 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])

#可視化
plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='x')
plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='D')
plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='.')
plt.show()

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文章題目：Pythonsklearn庫實現(xiàn)PCA教程(以鳶尾花分類為例)-創(chuàng)新互聯(lián)
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