🌸主成分分析(PCA)应用实例:鸢尾花数据集🌿
发布时间:2025-03-17 16:29:12来源:
在机器学习领域,主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是一种常用的降维技术。它能够帮助我们简化数据结构,同时保留关键信息。今天,我们就以经典的鸢尾花数据集(Iris Dataset)为例,来展示PCA的实际应用!📊
鸢尾花数据集包含150个样本,每个样本有4个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过PCA,我们可以将这4维数据压缩到2维,便于可视化和进一步分析。💡
首先,我们对数据进行标准化处理,确保每个特征具有相同的尺度。接着,应用PCA算法,提取出数据中的主要成分。结果表明,前两个主成分已经可以解释数据95%以上的方差!✨
最后,我们将降维后的数据绘制为散点图,不同种类的鸢尾花清晰地分成了三类,展现了PCA的强大功能。这项技术不仅提高了模型效率,还让复杂的数据变得直观易懂。🌟
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