#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2017/4/14 15:31
# @Author  : GuoChang
# @Site    : https://github.com/xiphodon
# @File    : pca.py
# @Software: PyCharm Community Edition


'''
主成分分析（PCA）
'''

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, decomposition


def load_data():
    '''
    加载用于降维的数据
    :return: 一个元组，依次为训练样本集和样本集的标记
    '''
    iris = datasets.load_iris()  # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集
    return iris.data, iris.target


def test_PCA(*data):
    '''
    测试 PCA 的用法
    :param data:  可变参数。它是一个元组，这里要求其元素依次为：训练样本集、训练样本的标记
    :return: None
    '''
    X, y = data
    pca = decomposition.PCA(n_components=None)  # 使用默认的 n_components
    pca.fit(X)
    print('explained variance ratio : %s' % str(pca.explained_variance_ratio_)) #各个特征值占的比例


def plot_PCA(*data):
    '''
    绘制经过 PCA 降维到二维之后的样本点
    :param data: 可变参数。它是一个元组，这里要求其元素依次为：训练样本集、训练样本的标记
    :return: None
    '''
    X, y = data
    pca = decomposition.PCA(n_components=2)  # 目标维度为2维
    pca.fit(X)
    X_r = pca.transform(X)  # 原始数据集转换到二维
    ###### 绘制二维数据 ########
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    colors = ((1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1), (0.5, 0.5, 0), (0, 0.5, 0.5), (0.5, 0, 0.5),
              (0.4, 0.6, 0), (0.6, 0.4, 0), (0, 0.6, 0.4), (0.5, 0.3, 0.2),)  # 颜色集合，不同标记的样本染不同的颜色
    for label, color in zip(np.unique(y), colors):
        position = y == label   # 位置数组
        # print(position)
        ax.scatter(X_r[position, 0], X_r[position, 1], label="target= %d" % label, color=color)

    ax.set_xlabel("X[0]")
    ax.set_ylabel("X[1]")
    ax.legend(loc="best")
    ax.set_title("PCA")
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    X, y = load_data()  # 产生用于降维的数据集
    test_PCA(X, y)  # 调用 test_PCA
    plot_PCA(X,y)   # 调用 plot_PCA
