鸢尾花数据集降维可视化：PCA算法实现与分析

这段代码使用了PCA降维方法对鸢尾花数据集进行处理。首先，通过'PCA(n_components=k)'创建了一个PCA对象，其中k=2表示希望将数据降维到两个维度。

然后，加载了鸢尾花数据集，并使用fit()方法拟合数据集，计算出均值和方差比例。'mean_'属性表示数据集的均值，'explained_variance_ratio_'属性表示每个主成分所解释的方差比例，'components_'属性表示主成分的向量。

接下来，通过transform()方法将原始数据集映射到降维后的空间中，得到降维后的数据X。然后，选择了一个特定的物种值（species_value=2）作为真实数据分布，并将该物种的数据点在降维后的空间中绘制出来。

接着，对X进行归一化处理，使用MinMaxScaler进行数据缩放，再次绘制降维后的数据点。

最后，将X分成两部分：'x_in'代表选定的物种数据，'pca_data'代表对'x_in'进行了转换的数据；'x_not'代表非选定物种的数据，'pca_not_data'代表对'x_not'进行了转换的数据。其中，对'x_in'和'x_not'进行了特定的数学运算。

总之，这段代码主要是对鸢尾花数据集进行PCA降维处理，并对选定的物种数据和非选定物种数据进行一些数学运算和可视化展示。