Sklearn 机器学习 数据降维PCA 使用PCA算法

💖亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到 Kant2048 的博客！我是 Thomas Kant，很开心能在CSDN上与你们相遇～💖

本博客的精华专栏：
【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】

---

Sklearn 实现 PCA 主成分分析：数据降维实战指南

在机器学习中，数据降维不仅可以提升模型效率，还能降低噪声干扰、提升可视化效果。而 PCA（主成分分析）作为经典的线性降维算法，应用广泛、理论成熟。

本文将结合 Scikit-Learn，系统讲解 PCA 的原理、使用方法、参数说明及可视化效果。

---

✨ 一、PCA 是什么？

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种无监督的线性降维算法，主要用于：

• 提取最具代表性的特征（主成分）
• 压缩数据维度，保留尽可能多的信息
• 提高模型训练效率，减少过拟合风险

其核心思想是：通过线性变换将原始数据转换为一组线性无关的新变量（主成分），每个主成分是原始特征的加权组合，并按照数据中方差大小排序，保留前几个主成分即可获得大部分原始信息。

---

📉 二、PCA 的适用场景

• 特征维度较高，影响模型训练效率
• 存在特征冗余或强相关性
• 想将数据压缩用于可视化分析
• 作为分类、聚类等任务的预处理步骤

---

🛠️ 三、Sklearn 中 PCA 的基本用法

在 Scikit-Learn 中，PCA 位于 sklearn.decomposition 模块，使用非常简洁明了。

3.1 导入库

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

3.2 加载数据

以经典的鸢尾花（Iris）数据集为例：

iris = load_iris()
X