对UCI数据集之一进行PCA特征抽取实验

资 源 简 介

对UCI数据集之一进行PCA特征抽取实验

详 情 说 明

对UCI数据集进行PCA特征抽取实验是一种常见的数据降维和可视化方法。PCA（主成分分析）通过线性变换将高维数据投影到低维空间，保留数据的主要方差结构。

实验步骤如下： 数据准备：选择UCI数据集中的一个合适数据集（如鸢尾花数据集或葡萄酒数据集），确保数据已进行标准化处理（均值为0，方差为1）。 PCA计算：计算数据的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到主成分方向和对应的方差贡献率。 降维映射：选取前两个主成分（PC1和PC2），将原始数据投影到二维空间。 可视化分析：绘制散点图，观察数据在PCA空间的分布，分析不同类别（如果存在）的分离情况。

通过二维PCA散点图，可以直观评估数据的可分性和潜在结构。若数据在低维空间仍保持良好聚类，说明主要信息被有效保留。