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 ()