Ejemplo de PCA con el conjunto de datos de Iris

Análisis de componentes principales aplicado al conjunto de datos de Iris.

Ver aquí para más información sobre este conjunto de datos.

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# Code source: Gaël Varoquaux
# License: BSD 3 clause

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D


from sklearn import decomposition
from sklearn import datasets

np.random.seed(5)

centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

fig = plt.figure(1, figsize=(4, 3))
plt.clf()
ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, .95, 1], elev=48, azim=134)

plt.cla()
pca = decomposition.PCA(n_components=3)
pca.fit(X)
X = pca.transform(X)

for name, label in [('Setosa', 0), ('Versicolour', 1), ('Virginica', 2)]:
    ax.text3D(X[y == label, 0].mean(),
              X[y == label, 1].mean() + 1.5,
              X[y == label, 2].mean(), name,
              horizontalalignment='center',
              bbox=dict(alpha=.5, edgecolor='w', facecolor='w'))
# Reorder the labels to have colors matching the cluster results
y = np.choose(y, [1, 2, 0]).astype(float)
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y, cmap=plt.cm.nipy_spectral,
           edgecolor='k')

ax.w_xaxis.set_ticklabels([])
ax.w_yaxis.set_ticklabels([])
ax.w_zaxis.set_ticklabels([])

plt.show()