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。

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://www.huajiangbk.com/newsview2500239.html