sklearn是谷歌开发的一个机器学习框架,也是很多小伙伴在学习机器学习的时候最早接触的东西。sklearn中自带了四个小数据集,其中一个很常用的就是iris鸢尾花数据集,很多学习算法都可以在这个例子上进行实验。
所以,本文我把sklearn官方关于这个数据集在PCA算法上的一个应用代码贴出来,加了一些中文注释和我的解释。
# Code source: Gaël Varoquaux # Modified for documentation by Jaques Grobler # License: BSD 3 clause #以上为官方作者信息 #iris鸢尾花数据集包含3个不同品种的鸢尾花(Setosa,Versicolour,and Virginica)数据,花瓣和萼片长度,存储在一个150*4的 numpy.ndarry中 #150行4列,150行指150多花,4列分别是Sepal Length,Sepal Width, Petal Length and Petal Width #sklearn 官方demo import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # from sklearn import datasets from sklearn.decomposition import PCA #PCA 主成分分析 #导入数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:,:2] #指选择第一个和第三个特征作为输入 y = iris.target # 输出 x_min,x_max = X[:,0].min()-.5, X[:,0].max()+.5 y_min,y_max = X[:,1].min()-.5, X[:,1].max()+.5 plt.figure(2,figsize=(8,6)) plt.clf() #绘制训练点 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.Set1,edgecolor='k') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width')#以花瓣长度和宽度为横纵坐标绘制一个图 plt.xlim(x_min, x_max) plt.ylim(y_min, y_max) plt.xticks(()) plt.yticks(()) #为了更好了解维度关系 #绘制一个3维的PCA fig = plt.figure(1,figsize=(8,6)) ax = Axes3D(fig, elev=-150, azim=110) X_reduced = PCA(n_components=3).fit_transform(iris.data) ax.scatter(X_reduced[:, 0],X_reduced[:, 1], X_reduced[:, 2],c=y, cmap=plt.cm.Set1, edgecolor='k', s=40) ax.set_title("First three PCA directions") ax.set_xlabel("1st eigenvector") ax.w_xaxis.set_ticklabels([]) ax.set_ylabel("2ed eigenvector") ax.w_yaxis.set_ticklabels([]) ax.set_zlabel("3rd eigenvector") ax.w_zaxis.set_ticklabels([]) plt.show()这里利用了一个Python里一个3D绘图包mplot3d,这个包的功能很强大,后面单独写几篇文章介绍几个例子。