首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用PCA进行降维。为什么不在图表中显示所有的数字?

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的降维算法,它可以将高维数据转化为低维数据,同时保留数据的主要特征。在进行数据可视化时,为什么不在图表中显示所有的数字呢?

首先,图表是一种可视化工具,其目的是通过图形化的方式将数据呈现给用户,以便更好地理解和分析数据。如果在图表中显示所有的数字,可能会导致图表过于拥挤,难以阅读和理解。此外,显示所有的数字可能会造成信息过载,使得用户难以从中获取有用的信息。

其次,降维的目的是减少数据的维度,同时保留数据的主要特征。通过使用PCA进行降维,我们可以将高维数据转化为低维数据,从而更好地展示数据的结构和关系。在图表中,通常会选择显示降维后的主要特征,以便更好地呈现数据的整体趋势和模式。

最后,图表的设计需要考虑到用户的需求和使用场景。在某些情况下,显示所有的数字可能是必要的,特别是当用户需要精确的数值信息时。但在一般情况下,通过选择合适的图表类型和展示方式,可以更好地传达数据的含义和趋势,提供更好的用户体验。

综上所述,不在图表中显示所有的数字是为了避免图表过于拥挤、信息过载,并更好地展示数据的主要特征和趋势。在选择图表和展示方式时,需要根据用户需求和使用场景进行权衡和取舍。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【Python数据挖掘课程】PCA操作及subplot子图绘制

最佳子集是以最少的贡献最大的正确率,丢弃不重要的使用合适的误差函数进行,方法包括在向前选择(Forword Selection)和在向后选择(Backward Selection)。...通过这种映射方法,可以将高维空间中的数据点 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的线性数据分析方法,其实质是在能尽可能好的代表原特征的情况下,将原特征进行线性变换...PythonSklearn的PCA扩展包 下面介绍SklearnPCA的方法,参考网址: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated...pca = PCA(n_components=2) 例如下面代码进行PCA操作: import numpy as npfrom sklearn.decomposition import...详细代码 下面这个例子是通过Kmeans聚类,数据集是load_diabetes载入糖尿病数据集,然后使用PCA对数据集进行操作,降低成两,最后分别聚类为2类、3类、4类和5类,通过

1.2K20

十个技巧,让你成为“”专家

技巧1:选择一个合适的方法 当你想从现有的方法中选择一种进行分析时,可用的方法的数量似乎令人生畏。事实上,你不必拘泥于一种方法;但是,你应该意识到哪些方法适合你当前的工作。...将(c,d)图中的宽高比进行校正,其中调整图表的高度和宽度以匹配PC1和PC2坐标的方差。(d)图中显示的颜色表示真正的高斯分组关系。...当使用高通量分析等高数据集时,数千个或更多变量的贡献条图就不实用了; 相反,你可以限制图表的取值,仅显示具有最高贡献的前几个(例如,20个)特征。...单个数据集的投影可以帮助观察来自不同领域的数据描述的观察的不同模式。图7显示了DiSTATIS在5个模拟距离表上对20个合成数据点的使用示例。...应该使用特定数据质量控制指标对这些点进行检验,并考虑将其删除。 如果删除了样本,则需要重新进行计算,并且应注意输出表示的更改。通过比较去除异常值前后的可视化,观察观察点的变化。

1.4K31

线性代数在数据科学的十个强大应用(一)

目录: 为什么学习线性代数 机器学习的线性代数 损失函数 正则化 协方差矩阵 支持向量机分类器 的线性代数 主成分分析(PCA) 奇异值分解(SVD) 自然语言处理的线性代数 词嵌入(Word...好吧,记得我告诉过你线性代数是无处不在的吗?使用线性代数的转置和矩阵乘法的概念,协方差矩阵有一个非常简洁的表达式: ? 其中X是包含所有数字特征的标准化数据矩阵。 4....这就是为什么减少数的原因。现在,我们来看看常用的两种方法。 5. 主成分分析(PCA) 主成分分析(PCA)是一种无监督技术。PCA会找到最大方差的方向并沿着它们的投影以减小维度。...它们显示为下图中的红色矢量: ?...您可以使用scikit-learn包PCA类轻松地在Python实现PCA: from sklearn.decomposition import PCA // say you want to reduce

1.5K00

四大机器学习算法:PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

之所以使用后的数据表示是因为在原始的高维空间中,包含有冗余信息以及噪音信息,在实际应用例如图像识别造成了误差,降低了准确率;而通过,我们希望减少冗余信息造成的误差,提高识别(或其他应用)的精度...又或者希望通过算法来寻找数据内部的本质结构特征。 在很多算法算法成为了数据预处理的一部分,如PCA。事实上,有一些算法如果没有预处理,其实是很难得到很好的效果的。...Discriminant Analysis追求的目标与PCA不同,不是希望保持数据最多的信息,而是希望数据在后能够很容易地被区分开来。后面会介绍LDA的方法,是另一种常见的线性方法。...见图1,使用LLE将三数据(b)映射到二(c)之后,映射后的数据仍能保持原有的数据流形(红色的点互相接近,蓝色的也互相接近),说明LLE有效地保持了数据原有的流行结构。...图1 Laplacian Eigenmap实验结果 见图1示,左边的图表示有两类数据点(数据是图片),中间图表示采用Laplacian Eigenmap后每个数据点在二空间中的位置,右边的图表示采用

10.1K60

线性代数在数据科学的十个强大应用(一)

目录: 为什么学习线性代数 机器学习的线性代数 损失函数 正则化 协方差矩阵 支持向量机分类器 的线性代数 主成分分析(PCA) 奇异值分解(SVD) 自然语言处理的线性代数 词嵌入(Word...好吧,记得我告诉过你线性代数是无处不在的吗?使用线性代数的转置和矩阵乘法的概念,协方差矩阵有一个非常简洁的表达式: ? 其中X是包含所有数字特征的标准化数据矩阵。 4....这就是为什么减少数的原因。现在,我们来看看常用的两种方法。 5. 主成分分析(PCA) 主成分分析(PCA)是一种无监督技术。PCA会找到最大方差的方向并沿着它们的投影以减小维度。...它们显示为下图中的红色矢量: ?...您可以使用scikit-learn包PCA类轻松地在Python实现PCA: from sklearn.decomposition import PCA // say you want to reduce

1.2K30

【数据挖掘】解码数据:主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)

要求分析人员在最大程度降低数据纬度的同时,尽可能多的保留原数据包含的信息。主成分分析(PCA)是的常用方法之一,而奇异值分解(SVD)则是实现主成分分析的重要手法。...每一天,IBM会产生250万的三次方比特的数据,而这些生成的数据的大部分是高纬度的。顾名思义,为使工作更为有效,给数据是必不可少的。 最被人熟知的技术之一,是过滤。...所以,计算主成分最优的方法是使用奇异值分解(Singular ValueDecomposition, SVD)。SVD是现有的最优秀的线性转换方法的一种。...这种方法与直接进行主成分分析是等价的,但却是一种更具有鲁棒性的方法。你只需要将SVD运用在你的原始矩阵上即可。 为什么SVD会和有关? 下图表示了如何将k个维度降低到q个维度(k>q)。...如果将列向量的个数从k减少到q,那么在这个例子,你就得到了一个q的超平面。D的值将告诉你这次保留下来的方差。 ?

2.2K100

PCA详解

西瓜书第10章讲解的是维和度量学习的相关内容 ? 维度 对于数组和Series而言,维度就是shape返回的数值shape 返回了几个数字,就是几。...为什么样本方差的分母是n-1 demo 通过一个二降低到一的栗子来说明的实现过程 ?...基本步骤 将二矩阵和n矩阵进行类比,掌握算法的基本过程: 过程 二特征矩阵 n维特征矩阵 1 找出2个特征对应的直角坐标系 找出原本的n个特征向量构成的n维空间V 2 决定之后的特征数量...两个矩阵相乘的意义是:将右边矩阵的每列列向量变换到左边矩阵的每一行行向量作为基表示的空间中去。 笔记:不同的基能够对同一组数据进行不同的表示。...\lambda_1比较大,所以使用c_1作为基 sklearnPCA使用 重要的参数是n_components,之后需要保留的特征数量,取值在[0, min(X.shape)]。

1.5K10

机器学习三人行(系列十)----机器学习降压神器(附代码)

除了加速训练之外,对于数据可视化(或DataViz)也非常有用。 将维度数量减少到两个(或三个)使得可以在图表上绘制高训练集,并且通常通过视觉上检测诸如集群的图案来获得一些重要的见解。...在瑞士卷,d = 2和n = 3:它在局部上类似于2D平面,但是在第三上滚动。 许多算法通过对训练实例所在的流形进行建模来工作; 这叫做流形学习。...它依赖于流形假设,也被称为流形假设,它认为大多数现实世界的高数据集靠近一个低得多的低流形。 这种假设通常是经验性观察到的。 再次考虑MNIST数据集:所有的手写数字图像都有一些相似之处。...下图显示了原始训练集(左侧)的几个数字,以及压缩和解压缩后的相应数字。 你可以看到有一个轻微的图像质量损失,但数字仍然大部分完好无损。 ? ? 如下等式,显示了逆变换的等式。 ?...下图显示使用线性内核(等同于简单使用PCA类),RBF内核和S形内核(Logistic)减少到二的瑞士卷。 ? 五.

1.1K90

【深度学习】数据方法总结

之所以使用后的数据表示是因为:①在原始的高维空间中,包含有冗余信息以及噪音信息,在实际应用例如图像识别造成了误差,降低了准确率;而通过,我们希望减少冗余信息造成的误差,提高识别(或其他应用)...②又或者希望通过算法来寻找数据内部的本质结构特征。   在很多算法算法成为了数据预处理的一部分,如PCA。事实上,有一些算法如果没有预处理,其实是很难得到很好的效果的。...PCA一开始就没打算对数据进行特向分解,而是对数据属性的相关性进行分析,从而表示出最能代表属性相关性的特向,然后将原始数据向这些特向上投影。所以,有的地方说PCA去相关。    ...3)构造图的连通性:要求构造的图示连通的,否则有两种处理办法,一种是放宽临界点选择的限制,另一种是对于每一连通部分分别使用ISOMap算法,得到不同部分的结果。    ...(在流形上使用局部线性,并用有限局部样本的互相线性表示,得到几何特性的构造权重矩阵,在低下找到满足高时样本间构造权重的样本集)    使用LLE将三数据(b)映射到二(c)之后,映射后的数据仍能保持原有的数据流形

1.9K90

数据以及细胞亚群分类

一、数据 单细胞数据包含很多细胞以及很多基因,是一个较大的数据集,维度较大,需要对数据进行就是对原始数据进行特征提取,经常会得到高维度的特征向量。...PCA 分析就是将数据中大量基因的信息浓缩到少数几个变量(代表样本的主要效应)。而后,只要 2~3 个变量(命名为 PC1,PC2,PC3)就可以代表原来几万个基因含有的大部分信息。...t-SNE 是一种用于探索高数据的非线性算法,非常适用于将高数据到二或者三,再使用散点图等基本图表进行可视化。...tSNE 算法就属于这种可以同时兼顾局部结构和全局结构的非线性可视化算法。 四、PCA 分析数据 PCA 分析数据准备,使用 ScaleData()进行数据归一化。...t-SNE 是一种用于探索高数据的非线性算法。非常适用于将高数据到二或者三,再使用散点图等基本图形进行可视化。

1.1K10

【深度学习】数据方法总结

之所以使用后的数据表示是因为:①在原始的高维空间中,包含有冗余信息以及噪音信息,在实际应用例如图像识别造成了误差,降低了准确率;而通过,我们希望减少冗余信息造成的误差,提高识别(或其他应用)...②又或者希望通过算法来寻找数据内部的本质结构特征。   在很多算法算法成为了数据预处理的一部分,如PCA。事实上,有一些算法如果没有预处理,其实是很难得到很好的效果的。...PCA一开始就没打算对数据进行特向分解,而是对数据属性的相关性进行分析,从而表示出最能代表属性相关性的特向,然后将原始数据向这些特向上投影。所以,有的地方说PCA去相关。    ...3)构造图的连通性:要求构造的图示连通的,否则有两种处理办法,一种是放宽临界点选择的限制,另一种是对于每一连通部分分别使用ISOMap算法,得到不同部分的结果。    ...(在流形上使用局部线性,并用有限局部样本的互相线性表示,得到几何特性的构造权重矩阵,在低下找到满足高时样本间构造权重的样本集)    使用LLE将三数据(b)映射到二(c)之后,映射后的数据仍能保持原有的数据流形

1.7K20

基于 Python 的 11 种经典数据算法

为什么进行数据? 所谓,即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 包含的有用信息,其中 d<D,通俗来讲,即将高维度下降至低维度;将高数据下降为低数据。...MNIST 手写数字数据集 但在实际应用,我们所用到的有用信息却并不需要那么高的维度,而且每增加一所需的样本个数呈指数级增长,这可能会直接带来极大的「数灾难」;而数据就可以实现: 使得数据集更易使用...其它算法及代码地址 KPCA(kernel PCA) KPCA 是核技术与 PCA 结合的产物,它与 PCA 主要差别在于计算协方差矩阵时使用了核函数,即是经过核函数映射之后的协方差矩阵。...MDS(multidimensional scaling) MDS 即多维标度分析,它是一种通过直观空间图表示研究对象的感知和偏好的传统方法。...在处理所谓的流形的时候,效果比 PCA 要好很多。 ? t-SNE t-SNE 也是一种非线性算法,非常适用于高数据到 2 或者 3 进行可视化。

79820

【AI白身境】深度学习的数据可视化

其实不用那么复杂,数据可视化早就融合进你我的生活,地铁线路图、公交时刻表,天气预报的气象地图等都是很常见的。 为什么进行可视化? 因为人是视觉动物,对于图像的敏感度要比对纯数字的敏感度高的多。...可视化将数字抽象成了更方便我们观察和感受的图表,因此需要熟悉使用。 02低数据可视化 数据有不同的维度,我们最常接触的就是一,二的数据,在机器学习任务,包括损失函数等统计指标。...03高数据可视化 在机器学习任务,数据通常是用成百上千的向量表示,而超过3的向量,就已经超过了人类的可视化认知,因此通常需要对数据进行。 数据方法可以分为线性方法和非线性方法。...3.1 PCA PCA,全称是Principal components analysis,这是一种分析、简化数据集的技术。...利用这个工具我们进行PCA的可视化,降低到3个维度后,我们可以选择某个数字进行可视化。下图就是数字9的分布,可以看到,总共有1009个样本,数据的分布在物理空间上具有一定的聚类特性。 ?

65830

PCA实例

在特征的方法,主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)是最为经典和实用的特征技术,特别在辅助图像识别方面有突出的表现。...如果我们的学习模型是线性模型,那么这两个数据其实只能帮助权重参数更新一次,因为他们线性相关,所有的特征数值都只是扩张了相同的倍数;如果使用PCA分析的话,这个矩阵的“秩”是1,也就是说,在多样性程度上,...np.linalg.matrix_rank(M, tol= None) 1 导入数据 将用到“手写体数字图像”全集数据,从PCA展示数据的角度出发,为大家显示经过PCA处理之后,这些数字图像映射在二空间的分布情况...estimator = PCA(n_components = 2) x_pca = estimator.fit_transform(x_digits) #显示10类手写体数字图片经PCA压缩后的2空间分布...from sklearn.svm import LinearSVC #使用默认配置初始化LinearSVC,对原始六十四维像素特征的训练数据进行建模,并在测试数据上做出预测,存储在y_ predict

80020

基于 Python 的 11 种经典数据算法

一、为什么进行数据? 所谓,即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 包含的有用信息,其中 d<D,通俗来讲,即将高维度下降至低维度;将高数据下降为低数据。...MNIST 手写数字数据集 但在实际应用,我们所用到的有用信息却并不需要那么高的维度,而且每增加一所需的样本个数呈指数级增长,这可能会直接带来极大的「数灾难」;而数据就可以实现: 使得数据集更易使用...其中,如果得到当特征数 (D) 远大于样本数 (N) 时,可以使用一点小技巧实现 PCA 算法的复杂度转换。 PCA 算法展示 当然,这一算法虽然经典且较为常用,其不足之处也非常明显。...四、其它算法及代码地址 KPCA(kernel PCA) KPCA 是核技术与 PCA 结合的产物,它与 PCA 主要差别在于计算协方差矩阵时使用了核函数,即是经过核函数映射之后的协方差矩阵。...,非常适用于高数据到 2 或者 3 进行可视化。

61920

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 9:PCA 及其 Python 实现

在本文中主要介绍的是数据相关的内容,重点讲解了PCA算法 为什么要实施 数据压缩 数据可视化 PCA算法 PCA和线性回归算法的区别 PCA算法特点 Python实现PCA sklearn实现...上面图的解释: 假设给定数据,具有多个不同的属性 某些属性表示的含义可能相同,在图形可以放到同一个轴上,进行数据的 PCA- Principal Component Analysis 在PCA...,要做的是找到一个方向向量(Vector direction),当把所有的数据都投射到该向量上时,PCA的关键点就是找到一个投影平面使得投影误差最小化。...通过主成分分析,可以利用主成分近似地表示原始数据,便是对数据PCA算法从n到k的过程是 均值归一化。...白化:对后的数据的每个特征进行归一化,让方差都为1 class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, # 后的特征数目,直接指定一个整数

33210

吴恩达笔记9_PCA

吴恩达机器学习-9-PCA 在本文中主要介绍的是数据相关的内容,重点讲解了PCA算法 为什么要实施 数据压缩 数据可视化 PCA算法 PCA和线性回归算法的区别 PCA算法特点 Python...实现PCA sklearn实现PCA 为何 在现实高数据情况下,会有数据样本稀疏、距离计算困难等问题,被称为数灾难。...上面图的解释: 假设给定数据,具有多个不同的属性 某些属性表示的含义可能相同,在图形可以放到同一个轴上,进行数据的 PCA- Principal Component Analysis 在PCA,...通过主成分分析,可以利用主成分近似地表示原始数据,便是对数据PCA算法从n到k的过程是 均值归一化。...白化:对后的数据的每个特征进行归一化,让方差都为1 class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, # 后的特征数目,直接指定一个整数

62410

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第08章

许多算法通过对训练实例所在的流形进行建模从而达到目的;这叫做流形学习。...图 8-9 显示了原始训练集(左侧)的几个数字在压缩并解压缩后(右侧)的对应数字。您可以看到有轻微的图像质量降低,但数字仍然大部分完好无损。...但是,重建并不像线性 PCA 那样容易。这里是原因:图 8-11 显示了原始瑞士卷 3D 数据集(左上角),并且使用 RBF 核应用 kPCA 后生成的二数据集(右上角)。...在什么情况下你会使用普通的 PCA,增量 PCA,随机 PCA 和核 PCA? 你该如何评价你的算法在你数据集上的表现? 将两个不同的算法串联使用有意义吗?...你将会得到一个分隔良好的的可视化数字集群。尝试使用其他算法,如 PCA,LLE 或 MDS,并比较可视化结果。 练习答案请见附录 A。

84110

基于 Python 的 11 种经典数据算法

为什么进行数据? 所谓,即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 包含的有用信息,其中 d<D,通俗来讲,即将高维度下降至低维度;将高数据下降为低数据。...MNIST 手写数字数据集 但在实际应用,我们所用到的有用信息却并不需要那么高的维度,而且每增加一所需的样本个数呈指数级增长,这可能会直接带来极大的「数灾难」;而数据就可以实现: 使得数据集更易使用...其它算法及代码地址 KPCA(kernel PCA) KPCA 是核技术与 PCA 结合的产物,它与 PCA 主要差别在于计算协方差矩阵时使用了核函数,即是经过核函数映射之后的协方差矩阵。...,非常适用于高数据到 2 或者 3 进行可视化。...t-SNE 算法展示 详细内容可参见《t-SNE 使用过程的一些坑》: http://bindog.github.io/blog/2018/07/31/t-sne-tips/ 代码地址: https

63510
领券