文件名称:
dsc-pca-scikitlearn-lab-onl01-dtsc-pt-052620-源码
开发工具:
文件大小: 8kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-02
详细说明：scikit-learn中的主成分分析-实验
介绍
既然您已经了解了PCA的简要介绍，那么现在该使用scikit-learn自己运行PCA了。
目标
在本实验中，您将：
使用scikit-learn库实施PCA
通过观察解释的方差确定执行PCA时n个组件的最佳数量
绘制分类实验的决策边界，以目视检查其性能
虹膜数据集
为了练习PCA，您将看一下虹膜数据集。 运行下面的单元格以加载它。
from sklearn import datasets
import pandas as pd
iris = datasets . load_iris ()
df = pd . DataFrame ( iris . data , columns = iris . feature_names )
df [ 'Target' ] = iris . get ( 'target' )
df . head ()
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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