用 PCA 方法进行数据降维

在这里我们要说明一下本次使用的数据集,该数据集是Iris Flower Dataset,即著名的鸢尾花数据集。该数据集只有5个维度(其中我们主要用到前4个维度),样本量也只有150个,整个数据集比较轻便,非常适合做数据展示。
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjUyNDQ5OA==&mid=2653563742&idx=1&sn=0c30499a4680bdf025d41feea6d04c83&chksm=806e05e3b7198cf50c95ed5edff7c2d927d4bcc3427e1fdaa1c897a612ba3cd4130dcb148773&scene=27

1.首先导入需要的库

import numpy as np 
import pandas as pd 
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/guoguozgw/article/details/129262634