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初级

PCA-主成分可视化

未完成
初级参考 完整示例代码供参考,建议自己理解后重新输入
def solve():
    import pandas as pd
    from sklearn.decomposition import PCA
    df = pd.read_csv('https://liangdaima.com/static/data/iris.csv')
    X = df.drop('species', axis=1)
    pca = PCA(n_components=2)
    X_pca = pca.fit_transform(X)
    print('前5个样本的主成分值:')
    print(X_pca[:5].round(4))

示例

输入
solve()
期望输出
前5个样本的主成分值:
[[-2.6841  0.3194]
 [-2.7141 -0.177 ]
 [-2.889  -0.1449]
 [-2.7453 -0.3183]
 [-2.7287  0.3268]]
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