数据清理后糖尿病数据集diabetes.csv完成以下任务: [1]利用Scikit-Learn对该糖尿病数据集进行主成分降维,将原来的九维降维为二维;

### 使用 Scikit-Learn 对糖尿病数据集执行 PCA 降维 为了将糖尿病数据集从9个特征维度降至2个维度,可以按照如下方法使用 `scikit-learn` 库中的PCA模块: #### 导入必要的库 ```python import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler ``` #### 加载并预处理数据 首先读取CSV文件,并对数据进行标准化处理。由于PCA对于不同尺度的变量敏感,在应用SVD之前虽然输入数据会被居中但不会按比例缩放[^1],因此建议手动进行标准缩放。 ```python data = pd.read_csv('diabetes.csv') X = data.drop(columns=['target']) # 假设最后一列为标签列 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` #### 执行主成分分析 设置参数 `n_components=2` 来指示希望减少到两个主成分。这可以通过直接传递整数值给 `n_components` 参数实现[^2]。 ```python pca = PCA(n_components=2) principalComponents = pca.fit_transform(X_scaled) # 将结果保存在一个DataFrame对象里以便后续可视化或其他用途 df_pca = pd.DataFrame(data=principalComponents, columns=['PC1', 'PC2']) print(f'Explained variance ratio: {pca.explained_variance_ratio_}') ``` 上述代码片段展示了如何利用Python编程语言和Scikit-Learn机器学习库完成整个过程。值得注意的是,通过查看 `explained_variance_ratio_` 属性可以获得每个主成分所占总方差的比例,从而评估降维效果的好坏[^3]。 #### 数据预处理的重要性 考虑到实际应用场景下,原始数据往往不是完美的,可能包含缺失值或者各特征之间量纲差异较大等问题。在这种情况下,除了上面提到的标准缩放外,还应该考虑其他形式的数据清洗工作,如填补缺失值等。幸运的是,`sklearn` 提供了一系列强大的工具帮助我们更好地准备训练/测试所需的数据集[^4]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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