数据特征工程 | 基于PCA算法（Python）

随着数据量的不断增加和数据维度的不断扩展，如何进行高效的数据降维处理成为了一个热门话题。在数据分析领域，PCA算法作为一种常用的数据降维方法，可以对多个特征进行降维，提高计算效率和降低存储空间需求。本文以波士顿房价数据集为例，探讨如何利用PCA算法对房屋价格进行降维。

本文将通过 Python 代码实现 PCA 降维，并使用波士顿房价数据集进行演示。我们将从数据加载、模型训练到 PCA 降维和数据可视化全方位地展示 PCA 的作用和原理。以期读者对 PCA 有更深入的理解。

下面，我们将开始具体讲解。
我们将使用 Pandas 库加载波士顿房价数据集，并通过插值法填充缺失值，从而为后续的降维做好准备。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import seaborn as sns

加载数据集

data = pd.read_csv(‘HousingData.csv’)

检查每列是否有缺失值

if data.isnull().values.any():
# 对缺失值进行插值法填充
data = data.interpolate(method=‘linear’, limit_direction=‘forward’ )

X = data.drop([‘MEDV’],