首先,让我们导入一组我们需要的python库。在导入这些库之前,请确保您已经安装了它们。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA fromsklearn.impute...
在Python 中用于降维的主成分分析 machinelearningmastery.com APIs scikit-learn toy datasets scikit-learn.org/stable scikit-learn iris dataset scikit-learn.org/stable scikit-learn wine dataset scikit-learn.org/stable matplotlib scatter API matplotlib.org/stable/a The mplot3d toolkit matplotlib.org/stable...
接着,本软件在绘制图片时,需通过步骤3点击‘Adjustment para(need open when plot)’打开对话框,完成参数配置。注意,因为本软件目前尚未针对3D图提供可调参数,因为目前来看,这种图片的需求似乎并不旺盛(后期可能酌情增加)。 图3 打开参数 最后,点击‘start’按钮,即可打开韦恩图界面,如图4所示。这里我们可以直接在界...
from mpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D%matplotlib notebook mnist=datasets.load_digits()X=mnist.data y=mnist.target pca=decomposition.PCA(n_components=3)new_X=pca.fit_transform(X)fig=plt.figure()ax=fig.gca(projection='3d')ax.scatter(new_X[:,0],new_X[:,1],new_X[:,2],c=y,cmap=plt...
我们使用视觉工具Scree Plot可视化主成分和方差的关系: image-20240722231858255 条形图告诉我们每个主成分解释的方差比例。另一方面,叠加的折线图给出了截至第 N 个主成分的累积解释方差之和。理想情况下,我们希望用 2 到 3 个主成分就能获得至少 90% 的方差,这样...
# image processingfrom PIL import Imagefrom io import BytesIOimport webcolors# data analysisimport mathimport numpy as npimport pandas as pd# visualizationimport matplotlib.pyplot as pltfrom importlib import reloadfrom mpl_toolkits import mplot3dimport seaborn as sns# modelingfrom sklearn.cluster impor...
frommpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fromsklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,每个样本3个特征,共4个簇 X, y = make_blobs(n_samples=10000, n_features=3, centers=[[3, 3, 3], [0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2]]...
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs # X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,每个样本3个特征,共4个簇 X,y=make_blobs(n_samples=10000,n_features=3,centers=[[3,3,3],[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2]], ...
EN基本架构 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() ... plt.show() 窗口 plt.figure() ...
frommpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # make_nlobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据 # make_blobs会根据用户指定的特征数量,中心点数量,范围等来生成几类数据 fromsklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # X为样本特征,Y为样本簇类型 共10000个样本,每个样本3个特征,共4个簇 ...