通常来说有以下六步: 1.去掉数据的类别特征(label),将去掉后的d维数据作为样本 2.计算d维的均值向量(即所有数据的每一维向量的均值) 3.计算所有数据的散布矩阵(或者协方差矩阵) 4.计算特征值(e1,e2,...,ed)以及相应的特征向量(lambda1,lambda2,...,lambda d) 5.按照特征值的大小对特征向量降序排序,选...
# Change the size of arrows an labels fviz_pca_var(res.pca, arrowsize = 1, labelsize = 5, repel = TRUE) # Change points size, shape and fill color # Change labelsize fviz_pca_ind(res.pca, pointsize = 3, pointshape = 21, fill = "lightblue", labelsize = 5, repel = TRUE) 4 ...
ax.plot(class1_sample[0,:], class1_sample[1,:], class1_sample[2,:], 'o', markersize=8, color='blue', alpha=0.5, label='class1') ax.plot(class2_sample[0,:], class2_sample[1,:], class2_sample[2,:], '^', markersize=8, alpha=0.5, color='red', label='class2') plt....
plt.scatter(X_r[y == i,0], X_r[y == i,1], color=color, alpha=.8, lw=2, label=target_name) plt.legend(loc='best', shadow=False, scatterpoints=1) plt.title('PCA of IRIS dataset') plt.show() 这段代码首先加载了鸢尾花数据...
[y==i,1],color=color,alpha=.8,lw=lw,...label=target_name)...<matplotlib.collections.PathCollection object at0x01894FD0><matplotlib.collections.PathCollection object at0x018A31A8><matplotlib.collections.PathCollection object at0x018A33B8>>>plt.legend(loc='best',shadow=False,scatterpoints=1)<ma...
我们对它进行一个简单地预处理,将空值替换成特征均值,并且再读入label的值: 为了验证PCA降维的效果,我们用同样一份数据,用同样的模型,比较一下做PCA之前和之后模型的效果。 这里我选择的是随机森林,其实不管用什么模型都大同小异。我们将数据拆分成训练数据与测试数据,并且调用skelarn库当中的随机森林完成训练和预测...
label=lab, marker=marker, color=col) plt.xlabel('X[1]') plt.ylabel('X[0]') plt.legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() 结果如图: 上图中横坐标代表原始数据集的第一个特征,纵坐标代表第二个特征,从输出结果看,数据集并不能按类别分开,很多数...
第三列:Label的颜色信息(这一列为可选列) 保存成文本文件-制表符分隔,最后用于可视化。【注:示例数据,每一列代表的是一个样品,由于我们很多样品名字相同,所以只需要设置一个颜色行即可;在转录组测序数据中,则往往每个样品需要专门设立一行】。 注意到,此时我们可以明显地看到,确实不同类型被分开。不错的结果。
我们对它进行一个简单地预处理,将空值替换成特征均值,并且再读入label的值: 为了验证PCA降维的效果,我们用同样一份数据,用同样的模型,比较一下做PCA之前和之后模型的效果。 这里我选择的是随机森林,其实不管用什么模型都大同小异。我们将数据拆分成训练数据与测试数据,并且调用skelarn库当中的随机森林完成训练和预测...
# 可视化前两个主成分plt.figure(figsize=(10, 6))sns.scatterplot(x=pca_features[:, 0], y=pca_features[:, 1], hue=df['spending_score'], palette='viridis')plt.title('PCA - 可视化前两个主成分')plt.xlabel('主成分-1')plt.ylabel('主成分-2')plt.colorbar(label='Spending Score')plt....