mooc機器學習第四天 降維pca(主成分分析)

2022-04-03 01:22:51 字數 1792 閱讀 8481

1.介紹

mpl.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 設定matplotlib可以顯示漢語

mpl.rcparams['axes.unicode_minus'] = false

def pca():

data=load_iris() #載入資料到字典

y = data.target #資料屬性

x = data.data #具體數值

pca = pca(n_components=2) #主成分為2(降維二)

reduced_x = pca.fit_transform(x)

#分三類鳶尾花存值

red_x,red_y=,

blue_x,blue_y=,

green_x,green_y=,

#把降維後的資料按target存值

for i in range(len(reduced_x)):

if y[i]==0:

elif y[i]==1:

else:

#散點圖繪製

plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='d')

plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='+')

plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='o')

plt.title('鳶尾花pca降維分析')

plt.legend(loc='best')

plt.show()

if __name__ == '__main__':

pca()

3.輸出

第四天學習

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