编写Python程序，完成以下操作：（1）加载iris数据集，并划分为训练集和测试集；（2）对iris数据集使用PCA降维，把现有的4维数据减少到3维；（3）使用SVM对iris数据集进行分类，并打印出分类报告，评价分类模型性能。
举一反三
- 按7：3的比例将iris（鸢尾花）数据集划分为训练集与测试集，使用SVC算法对簇标签进行预测，并查看分类结果的混淆矩阵，编程实现。
- 哪种语料是情感分类语料？ A: IMDB 电影评论 B: Amazon review数据集 C: 20newsgroup数据集 D: iris鸢尾花数据集
- Weka中加载鸢尾花数据集（iris.arff），iris数据包含三个类别值，运行SMO分类器（）。
- R中通过命令help（iris)来查看对应iris数据集使用的帮助文档。（)
- 为进行分类模型的训练和性能评价,需要将输入的标注数据划分为 ( ) A: 测试集和采样集 B: 数据的类标和特征 C: 训练集和测试集 D: 预处理数据和非预处理数据