本代码利用MATLAB实现对鸢尾花数据集进行PCA（主成分分析）降维处理。通过提取关键特征，简化数据分析复杂度，便于后续机器学习模型应用。
以下是关于使用MATLAB进行鸢尾花数据降维的代码示例：
```matlab
% 加载iris数据集
load fisheriris
% 提取特征矩阵
X = meas;
% 使用PCA方法进行降维，保留2个主成分
[coeff,score,latent] = pca(X,NumComponents,2);
% 绘制散点图展示降维后的结果
gscatter(score(:,1),score(:,2),species);
title(PCA on Iris Data);
xlabel(PC 1);
ylabel(PC 2);
% 添加数据标签（可选）
textLabel = cell(height(meas), 1);
for i = 1:height(meas)
textLabel{i} = num2str(i); % 根据需要修改，这里只是示例
end
hleg = gscatter(score(:,1),score(:,2),species,brg,sod);
text(score(1,1)+0.5,score(1,2)-0.3,textLabel{1});
set(hleg, Location, Best);
% 可视化降维后的数据分布
grid on;
```
以上代码展示了如何使用PCA方法对鸢尾花（iris）的数据集进行特征维度的压缩，并通过散点图展示不同种类鸢尾花在二维空间中的聚类情况。
5星
