如何使用Python sklearn库结合鸢尾花数据集进行PCA降维分析？

本文共计1209个文字，预计阅读时间需要5分钟。

PCA简介及主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维方法，常用于高维数据集的探索与可视化，还可用于数据压缩和预处理。矩阵的主成分就是其协方差矩阵的特征向量。

PCA简介

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就是第一主成分，其次是第二主成分，以此类推。

基本步骤：

具体实现

我们通过Python的sklearn库来实现鸢尾花数据进行降维，数据本身是4维的降维后变成2维，可以在平面中画出样本点的分布。