【文件属性】：
文件名称：颜色分类leetcode-dsc-3-34-06-performing-principle-component-analysis-seattl
文件大小：262KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-06 23:45:47
系统开源
颜色分类leetcode
scikit-learn
中的主成分分析
-
实验室
介绍
现在您已经看到了
PCA
的简要介绍，是时候尝试自己实现该算法了。
目标
你将能够：
使用
Iris
数据集在
Python
和
scikit-learn
中执行
PCA
衡量
PCA
对分类算法准确性的影响
绘制不同分类实验的决策边界以直观地检查它们的性能。
鸢尾花数据集
要练习
PCA，您将查看
iris
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
()
<style
scoped>
.dataframe
tbody
tr
th:only-of-type
{
vertical-align:
middle;
}
【文件预览】：
dsc-3-34-06-performing-principle-component-analysis-seattle-ds-career-040119-master
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--------index_16_0.png(38KB)
--------index_4_0.png(90KB)
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----CONTRIBUTING.md(2KB)
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----.gitignore(64B)
----.learn(86B)
----README.md(8KB)