使用Python进行PCA图的绘制:首先需要导入必要的库、准备数据、进行标准化、执行PCA分析、解释主成分、绘制PCA图、以及解释结果。导入必要的库、准备数据、标准化数据、执行PCA分析、绘制PCA图、解释结果,其中导入必要的库是关键的一步,因为这一步决定了后续操作的顺利进行。 一、导入必要的库 在使用Python进行PCA图的...
用PCA 探索数据分类的效果(Python 代码) 主成分分析 (PCA) 是数据科学家使用的绝佳工具。它可用于降低特征空间维数并生成不相关的特征。正如我们将看到的,它还可以帮助你深入了解数据的分类能力。我们将带你了解如何以这种方式使用 PCA。提供了 Python 代码片段,完...
python principal_df = pd.DataFrame(data=principal_components, columns=['PC1', 'PC2']) 步骤六:绘制PCA图 使用Matplotlib或Seaborn库绘制PCA图。 python plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.scatterplot(x='PC1', y='PC2', data=principal_df) plt.title('PCA Plot') plt.xlabel('PC1 - Explained...
plt.plot(eigen_vector[:3].T) plt.legend(["PC1","PC2","PC3"]) 上图可以看到利率分析的时候的经典结论,即利率曲线变动主要可以由三个主要的因子来解释,PC1代表水平,PC2代表斜率,PC3代表曲率。其中,水平因子表征曲线的平行移动,斜率因子表征曲线长端和短端的利差,曲率因子表征曲线的弯曲程度。前三个主成分...
生成数据点的Python代码如下所示: import numpy as np def plot_points(data): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.xlim(-1, 1) plt.ylim(-1, 1) plt.plot(data[:, 0], data[:, 1], '.', color='blue') plt.savefig("PCA.png") ...
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...
plt.title("Scree Plot") plt.xlabel("Factors")plt.ylabel("Eigenvalue")plt.grid() # 显示网格plt.show() # 显示图形运行结果:9.求特征值的贡献度 gx = featValue/np.sum(featValue)gx运行结果:10.求特征值的累计贡献度lg = np.cumsum(gx)lg运行结果:11.选出主成分#选出主成分k=[i for i in ...
> plot(prop_varex, xlab = "Principal Component", ylab = "Proportion of Variance Explained", type = "b") 上图显示:约30个成分说明了数据集中98.4%的方差。换句话说,利用主成分分析算法,我们将预测值从44个降到30个,而不影响说明的方差。这就是主成分分析算法的强大之处。让我们通过绘制一个累计方差图...
(data, data_recovered) def plot_pca(data): from matplotlib import pyplot as MPL clr1 = '#2026B2' fig = MPL.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) data_resc, data_orig = PCA(data) ax1.plot(data_resc[:, 0], data_resc[:, 1], '.', mfc=clr1, mec=clr1) MPL.show() >>> ...