1.数据输入形状 取模型的倒数第二层的输出特征进行可视化,源域保存为以下形式,特征列(10列,可以修改特征列数)和最后一列为标签。特征的表格也是如此,这样就可以进行可视化了。 编辑 效果图
ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测 目录 基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测 设计思路 输出结果 核心代码 相关文章 ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测 ML之kNNC:基于iris莺尾花...
pr,type="lines") biplot(PCAdata.pr,choices=1:2,scale=1,pc.biplot=FALSE) scoresdata=PCAdata.pr$scores scoredatasz<-read.table("scoredatasz.txt",header=T,row.names=1) library(scatterplot3d) > with(scoredatasz, { s3d <- scatterplot3d(Comp.1, Comp.2, Comp.3, # x y and z axis...
importnumpyasnpfrommpl_toolkitsimportmplot3dimportmatplotlib.pyplotasplt# 在三维空间随机生成100个样本点np.random.seed(6666)X=np.random.random(size=(100,3)) 绘制 ax=plt.axes(projection='3d')ax.scatter3D(X[:,0],X[:,1],X[:,2])plt.show() deff(w,X):returnnp.sum((X.dot(w)**2))...
重庆数字孪生智能工厂三维可视化大屏的核心在于其强大的数据处理和分析能力。通过集成物联网、大数据、云计算等先进技术,这些大屏能够实时采集工厂内各类传感器的数据,包括设备运行状态、生产进度、物料消耗等,并将这些数据转化为可视化的图表、动画或三维模型。这样一来,管理者只需通过大屏就能一目了然地掌握整个工厂的...
基于鸢尾花(Iris)数据集利用多种降维算法(PCA/TSVD/LDA/TSNE)实现数据降维并进行二维和三维动态可视化应用案例 # 1、定义数据集 .. _iris_dataset: Iris plants dataset --- **Data Set Characteristics:** :Number of Instances: 150 (50 in each of three classes) :Number of Attributes: 4 ...
from sklearn.decomposition import PCA # 使用PCA降维到二维 pca = PCA(n_components=2) data_pca = pca.fit_transform(data) 可视化结果 为了更好地理解PCA的效果,我们将原始三维数据与降维后的二维数据进行可视化展示。我们使用Matplotlib库来实现这一点。 1. 可视化原始三维数据和主成分 import matplotlib.pypl...
本发明提供了一种基于pca-radviz的三维数据可视化方法,如图1所示,包括六个主要步骤:1)对原始数据进行标准化处理,该原始数据采用wine数据,得到标准化矩阵m;2)对标准化矩阵m进行主成分分析(pca),得到以贡献度最大的两维向量为x、y轴构成的平面;3)分别求出数据原始维度与x、y轴的余弦距离,得到原始维度在该平面上...
4 6.8 3.2 5.9 2.3 Iris-virginica 切分点: 29 label_classes: ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'] kNNDIY模型预测,基于原数据: 0.95 kNN模型预测,基于原数据预测: [0.96666667 1. 0.93333333 1. 0.93103448] kNN模型预测,原数据PCA处理后: [1. 0.96 0.95918367] ...
基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测 设计思路 输出结果 (149, 5) 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 2 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa 3 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa ...