用PCA对鸢尾花数据集降维并可视化
上篇博客中，我们介绍了并用代码实现了PCA算法，本篇博客我们应用PCA算法对鸢尾花数据集降维，并可视化。
鸢尾花数据集简介
代码来自MOOC网的《Python机器学习应用》课程。
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import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
y = data.target
X = data.data
pca = PCA(n_components=2)
reduced_X = pca.fit_transform(X)
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])
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()
运行结果：
[1] 鸢尾花数据集
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网址: 用PCA对鸢尾花数据集降维并可视化 https://m.huajiangbk.com/newsview2500239.html
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