一、说明
虽然可以通过更改优化算法来加快机器学习算法的拟合速度，但加快算法速度的更常用方法是使用主成分分析 （PCA）。如果您的学习算法由于输入维度太高而太慢，那么使用 PCA 加速它可能是一个合理的选择。这可能是PCA最常见的应用。PCA 的另一个常见应用是数据可视化。
二、PCA简述
2.1 什么是PCA？
主成分分析（PCA）是一种降低数据维数的方法，用于改进数据可视化和加快机器学习模型训练。
为了了解使用 PCA 进行数据可视化的价值，本教程文章的第一部分介绍了应用 PCA 后 Iris 数据集的基本可视化。第二部分探讨如何使用 PCA 在修改后的国家标准与技术研究院 （MNIST） 数据集上加速机器学习算法（逻辑回归）。有了这个，让我们开始吧。
2.2 用于数据可视化的 PCA
对于许多机器学习应用程序，它有助于可视化数据。可视化二维或三维数据并不具有挑战性。但是，即使是本教程这一部分中使用的 Iris 数据集也是四维的。您可以使用 PCA 将该四维数据简化为二维或三维，以便您可以绘制并希望更好地理解数据。
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第 1 步： 加载鸢尾花数据集
鸢尾花数据集附带scikit-learn，不需要您从某些外部网站下载任何文件。下面的代码将加载鸢尾花数据集。
import pandas as pd
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-data