基于PCA实现鸢尾花数据集降维

基于Python3.7实现鸢尾花数据集降维，调用PCA算法。包括源程序和结果图片。

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=‘#FF1493‘ marker=‘x‘）
plt.scatter（blue_x blue_y c=‘#FF8C00‘ marker=‘x‘）
plt.scatter（green_x green_y c=‘#02BFFF‘ marker=‘x‘）

plt.show（）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      22299  2018-07-11 23:41  鸢尾花数据集降维\Figure_1.png

     文件        810  2018-07-11 23:41  鸢尾花数据集降维\PCA-鸢尾花数据集降维.py

     目录          0  2018-07-11 23:44  鸢尾花数据集降维

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