根据python的sklearn PCA结果制作散点图 - 腾讯云开发者社区

from sklearn.decomposition import PCA PCA 主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理...sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数： n_components: 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数...若为True，则运行PCA算法后，原始训练数据的值不会有任何改变，因为是在原始数据的副本上进行运算；若为False，则运行PCA算法后，原始训练数据的...比如pca.fit(X)，表示用X对pca这个对象进行训练。拓展：fit()可以说是scikit-learn中通用的方法，每个需要训练的算法都会有fit()方法，它其实就是算法中的“训练”这一步骤。...实例： import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -

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跟着Nature Genetics学作图：R语言ggplot2散点图展示主成分分析（PCA）的结果

associated with domestication traits in broomcorn millet https://doi.org/10.1038/s41588-023-01571-z 论文中提供大部分图的原始作图数据...，我们可以试着用论文中提供的原始数据来复现一下论文中的图今天的推文来复现一下论文中的figure1b 和figure1c image.png 部分示例数据截图 image.png image.png...Republic"|province=="South Korea")) %>% pull(province) %>% as.character() -> province.X 这个代码的作用是把中国的省份摘出来...，思路是中国省份的拼音是最少2个大写字母，然后再去除其他 figure1b作图代码 fig1b.dat %>% left_join(dat,by=c("Accession"="Accession...27.9%)",y="PC2 (16.9%)")+ guides(color=guide_legend(override.aes = list(size=5))) image.png figure1c的作图代码

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手把手教你使用PCA进行数据降维

什么是PCA PCA根据特征之间的相关性帮助我们确定数据中存在的模式。简而言之，PCA的目标是找到高维数据中最大方差的方向，并且将高维数据映射到一个新的子空间，这个子空间的方向不大于原始特征空间。.../figures/pca1.png', dpi=300) plt.show() ? 从上面的结果图我们可以看到第一个主成分占了近40%的方差(信息)，前两个主成分占了60%的方差。...下面我们就是用sklearn中的PCA类对Wine数据降维，然后调用逻辑回归模型分类，最后将决策界可视化出来： from sklearn.decomposition import PCA pca =...如果你仔细观察我们自己实现的PCA得到的散点图和调用sklearn中PCA得到的散点图，两幅图看起来是镜像关系！...参考： Python Machine Learning Sebastian Raschka

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监督学习与分类问题

降维：减少数据中的特征数目，同时尽可能保留数据的主要信息。2. 聚类问题：K-Means算法聚类是无监督学习中最重要的任务之一，它试图将数据集中的对象根据相似性进行分组。...去除冗余特征，提高后续分析的效率。缺点：PCA假设数据呈线性关系，无法处理非线性数据。结果不易解释，主成分是原始特征的加权组合，难以直接理解。...PCA示例：使用Python进行PCA降维假设我们有一个高维数据集，使用PCA将其降到二维，并进行可视化。...然后，我们通过散点图将降维后的数据进行可视化，颜色表示不同的鸢尾花类别。4....《Python Data Science Handbook》 by Jake VanderPlas本书是数据科学领域的经典之作，涵盖了PCA、K-Means等机器学习算法，且有丰富的Python实现。

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Python机器学习：Scikit-Learn教程

今天的scikit-learn教程将向您介绍Python机器学习的基础知识：您将学习如何使用Python及其库在主要组件分析（PCA）的帮助下探索数据matplotlib，并且您将通过规范化预处理数据...以上代码块中发生的情况如下：您将颜色放在一个列表中。请注意，您列出了十种颜色，这些颜色等于您拥有的标签数量。这样，您可以确保您的数据点可以根据标签着色。然后，设置一个从0到10的范围。...您可以在散点图中添加图例。使用target_names密钥为您的数据点获取正确的标签。为您x和y有意义的轴添加标签。显示结果图。现在去哪里？...但是，在为数据制作模型之前，您一定要考虑为此目的准备数据。 ?...现在，这些新知识告诉您在完成网格搜索之前已经建模的SVC分类器是什么？让我们回到你之前制作的模型。您可以在SVM分类器中看到C错误术语的惩罚参数指定在100.。

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案例实战 | 主成分分析实现数据描述

但因子分析的知识点非常庞杂，所以本文将跳过原理，直接通过案例再次「实战PCA分析」，用于主成分分析到因子分析的一个过渡，目标有两个：能够通过主成分分析结果来估计生成的主成分所表示的含义借以引出因子分析的优势和学习的必要性是本文的目标...PCA建模数据标准化使用中心标准化，即将变量都转化成z分数的形式，避免量纲问题对压缩造成影响 from sklearn.preprocessing import scale data = df.drop..._取值变化，即每个主成分能够解释原始数据变异的百分比 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=9) # 直接与变量个数相同的主成分...pca.fit(data) 结果分析累积解释变异程度 # 累积解释变异程度 plt.plot(np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_), linewidth...主成分2受data的第二个自变量人均GDP影响最大，达到了0.94 结果描述通过上面的PCA建模，我们把9个自变量压缩成了2 主成分，每个主成分受哪些变量的影响也有了了解。

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Seaborn库

主要功能和特点面向数据集的API：Seaborn提供了面向数据集的接口，可以方便地检查多个变量之间的关系，并支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据。...例如，使用PCA进行降维： from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) df_reduced =...与Matplotlib的比较优势：美观的默认样式：Seaborn具有更美观的默认颜色主题和图表风格，使得可视化结果更加引人注目。...选择合适的图表类型：根据数据的特性和分析目标，选择最合适的图表类型。例如，条形图适用于分类数据的比较，散点图适用于显示变量之间的关系等。...支持的编程语言和其他工具 Python：Seaborn是为Python设计的，因此它主要与Python一起使用。 Anaconda：Seaborn可以在Anaconda环境中安装和使用。

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用 PCA 探索数据分类的效果（使用 Python 代码）

提供了 Python 代码片段，完整项目可在GitHub^1上找到。什么是 PCA？我们先从理论开始。我不会深入讲解太多细节，因为如果你想了解 PCA 的工作原理，有很多很好的资源^2^3。...这就是 PCA 发挥作用的地方。图 1：使用两个特征的散点图 PCA——整个数据集让我们首先对整个数据集进行 PCA。我们使用下面的代码来执行此操作。...图 2：使用所有特征的 PCA 散点图此时，我们应该提到这种方法的一个注意事项。PC1 和 PC2 可以解释特征中很大一部分方差。然而，这并不总是正确的。...图 4：使用特征组的 PCA 散点图我们使用下面的代码来训练使用两组特征的逻辑回归模型。在每种情况下，我们使用 70% 的数据来训练模型，其余 30% 的数据来测试模型。...第 1 组的测试集准确率为 74%，相比之下，第 2 组的准确率为 97%。因此，第 2 组中的特征是更好的预测因子，这正是我们从 PCA 结果中预期的。

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Python+NumPy+Pillow+Moviepy根据图片制作水平翻页的视频

董付国著，《Python程序设计基础（第3版）》（微课版），ISBN:9787302611035，清华大学出版社，定价59.8元，2022年12月出版，2023年1月第2次印刷（本书前两版累计印刷27...次，已退出历史舞台），全国高等学校计算机教育研究会“十四五”规划教材，山东省高等教育优秀教材，山东省普通高等教育一流教材，山东省一流本科课程“Python应用开发”（线上线下混合）配套教材，山东省一流本科课程...“Python程序设计基础”（线上）配套教材，本书第二版为清华大学出版社2019、2020、2021、2022年畅销教材图书内容：Python基础，正则表达式，文件操作，数据库操作，数据分析与科学计算可视化...《Python程序设计基础（第3版）》章节习题参考答案 ============== 任务描述：给定一张图片，编写程序制作视频，模拟从左向右翻页的过程。...运行结果： http://mpvideo.qpic.cn/0bc3hqaayaaar4afuqmkfbsfapgdbq6aadaa.f10002.mp4?

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Python实现数据压缩竟如此简单！

但因子分析的知识点非常庞杂，所以本文将跳过原理，直接通过案例再次「实战PCA分析」，用于主成分分析到因子分析的一个过渡，目标有两个：能够通过主成分分析结果来估计生成的主成分所表示的含义借以引出因子分析的优势和学习的必要性是本文的目标...PCA建模数据标准化使用中心标准化，即将变量都转化成z分数的形式，避免量纲问题对压缩造成影响 from sklearn.preprocessing import scale data = df.drop..._取值变化，即每个主成分能够解释原始数据变异的百分比 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=9) # 直接与变量个数相同的主成分...主成分2受data的第二个自变量人均GDP影响最大，达到了0.94 结果描述通过上面的PCA建模，我们把9个自变量压缩成了2 主成分，每个主成分受哪些变量的影响也有了了解。...绘制波士顿矩阵，这里的散点图的点标注代码是前人的优秀轮子，直接拿来用即可。

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数据挖掘 | 数据分析师都在看的聚类分析知识点总汇

（2）K-Means算法的计算步骤取得K个初始质心：从数据中随机抽取K个点作为初始聚类的中心，来代表各个类把每个点划分进相应的类：根据欧式距离最小的原则，把每个点划分进距离最近的类中重新计算质心...：根据均值等方法，重新计算每个类的质心迭代计算质心：重复第二步和第三步，迭代计算聚类完成：聚类中不在发生移动（3）基于sklearn包的实现导入一份如下数据，经过各变量间的散点图和相关系数..._2 = PCA(n_components=2)data_pca_2 = pd.DataFrame(pca_2.fit_transform(data[cloumns_fix1])) 通过sklearn包中的...K-Means方法构建模型 #绘制散点图查看数据点大致情况plt.scatter(data_pca_2[0],data_pca_2[1]) ?...（MinPts与Eps选取困难）算法效果依赖距离公式选择，实际应用中常使用欧式距离，对于高纬度数据，存在“维度灾难” python中的实现 1.

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独家 | 主成分分析用于可视化（附链接）

读完这篇教程后，你会了解：如何使用PCA可视化高维数据什么是PCA中的解释性方差从高维数据PCA的结果中直观地观察解释性方差让我们一起开始吧教程概览这篇教程分成两部分，分别是：高维数据的散点图...可视化解释性方差前提在这篇教程学习之前，我们假设你已经熟悉：如何从python中的Scratch计算PCA Python中用于降维的PCA 高维数据的散点图可视化是从数据中得到洞见的关键一步。...如果我们在 PCA 之前缩放数据的维度，结果会有所不同：因为 PCA 对数据的尺寸很敏感，所以如果通过 StandardScaler 对每个特征进行归一化，我们可以看到更好的结果。...因此，我们的数据矩阵变为秩为1的矩阵。你可以尝试重复此过程，结果将是所有点散落成为一个点。...（PCA） https://machinelearningmastery.com/calculate-principal-component-analysis-scratch-python/ 在 Python

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python数据分析——在面对各种问题时，因如何做分析的分类汇总

python数据分析汇总前言 Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。...【关键技术】主成分分析，调用机器学习库sklearn.decomposition的PCA模型；生成数据集，调用sklearn.datasets库的make_blobs()函数；训练之后进行标准化...根据第二步的结果，若投影到二维空间，则必然选择前两个特征，摒弃第三个特征。程序代码：根据输出结果，降维后的数据依然可以很清楚的看到之前三维图中的4个簇。...,计算变量之间的距离及类间距离； (4)聚类(或分组)：根据具体问题选择聚类方法，确定分类数量； (5)聚类结果评估：是指对聚类结果进行评估，外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估。...第二步，基于数据集，分别设置聚类数k=2、3、4，进行K-means聚类分析，聚类结果用散点图绘制。

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无监督学习：从理论到实践的全面指南

提取簇：使用fcluster函数根据距离阈值提取簇，max_d为距离阈值。可视化聚类结果：根据提取的簇标签，绘制聚类结果的散点图。...获取核心点和噪声点：通过core_sample_indices_获取核心点，并统计簇的数量和噪声点的数量。可视化聚类结果：根据簇标签绘制不同颜色的散点图，噪声点用黑色表示。...2.4.4 代码示例以下是使用Python和Scikit-learn库实现PCA的示例代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from...sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets...PCA降维：使用PCA类对标准化后的数据进行降维，选择前两个主成分。可视化：绘制降维后的数据散点图，展示不同类别的数据点在主成分空间的分布。

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高维数据图表(2)——PCA的深入探究

主要内容有： (1)使用PCA对数据的要求 (2)Sklearn中PCA的关键参数设置 (3)Sklearn中PCA的几个重要属性 (4)如何利用PCA数据绘制CCA图本次实例使用的数据为云南省各市16...常用的解决方案是z标准化，在python中实现的代码如下： from sklearn import preprocessing #导入所需的方法 scaler = preprocessing.StandardScaler...上图是根据标准化后的数据对各变量绘制的密度曲线，可以发现经过标准化后大部分变量几乎符合正态分布，满足PCA的要求。(注：如何绘制密度曲线，可参考之前发布的文章：绘图合集链接中查询。)...2 sklearn的PCA关键参数设置上一篇文章我们最后初步使用了PCA，在这里讨论一下它的语法： from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components...可以看出结果返回了降维后的变量，维数从原来的17维降到了3维。 4 利用PCA制作CCA图什么是CCA图？ CCA广泛应用于微生物群落，用以表示微生物群落变化是受到什么环境因素影响。

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简单的有监督学习实例——简单线性回归

首先，要创建一组数据，随机选取一组x数据，然后计算出它在2x-1这条线附近对应的数据，画出其散点图： # 演示简单的线性回归 import matplotlib.pyplot as plt import...根据Scikit-Learn的数据表示方法，它需要二维特征矩阵和一维目标数组。...(X, y) # fit 拟合后的结果存在model属性中所有通过fit方法获得的模型参数都带一条下划线。...xtrain, xtest, ytrain, ytest 用训练集数据 xtrain, ytrain 来进行拟合根据拟合的结果来对 xtest 数据进行预测得出预测结果 y_model 和原来结果...y_test 的准确率三、鸢尾花数据降维 PCA: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html

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十三.机器学习之聚类算法四万字总结（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）

/eastmountyxz/Python-zero2one ---- 在过去，科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类，比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人，这就是简单的人工聚类方法...plt.scatter(x, y, c=y_pred, marker=‘o’) 调用scatter()函数绘制散点图，横轴为x，获取的第1列数据；纵轴为y，获取的第2列数据；c=y_pred为预测的聚类结果类标...由于作者数学能力有限，该方法的推算过程及原理推荐读者下来自行研究学习，也请读者海涵。 ---- 2.Sklearn PCA降维下面介绍Sklearn机器学习包中PCA降维方法的应用。..._) 输出如下所示，包括PCA算法原型及降维成2维的结果。...聚类优化 6.设置类簇中心三.Birch 1.算法描述 2.Birch分析氧化物数据四.结合降维处理的聚类分析 1.PCA降维 2.Sklearn PCA降维 3.PCA降维实例五.基于均值漂移的图像聚类

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scikit-plot可视化模型

scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库，包含了常见的分类、回归和聚类算法。...scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库，主要的功能是对训练好的模型进行可视化，功能比较简单易懂。...scikit-plot.readthedocs.io pip install scikit-plot 功能1：评估指标可视化 scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix快速展示模型预测结果和标签计算得到的混淆矩阵...绘制 PCA 分量的解释方差比。...(pca) >plt.show() scikitplot.decomposition.plot_pca_2d_projection绘制PCA降维之后的散点图。

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4种SVM主要核函数及相关参数的比较

由于我们的数据集有多个特征，我们需要进行降维绘图。使用来自sklearn.decomposition的类PCA将维数减少到两个。结果将使用Plotly的散点图显示。...尽管这两个类并没有完全分离，但在本文中对每个内核函数进行实验还是很有用的。下一步是在三维空间中获得更多细节。让我们将PCA组件的数量更改为三个。这是3D散点图可以显示的最大数字。...for i,j,k in param: plot_svm('linear', df_pca, y, i, j, k) 结果中的平面(等高线图)不是超平面。...for i,j,k in param: plot_svm('rbf', df_pca, y, i, j, k) 结果表明，除了正则化参数(C)外，γ (γ)也会影响RBF核的结果，coef0对...对于高伽马值，靠近超平面的数据点将比更远的数据点有更大的影响。低伽马值的概率平面比高伽马值的概率平面平滑。结果在高伽马值的后4个散点图中更为明显;每个数据点对预测概率影响很大。

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太实用了！scikit-plot 模型可视化神器

对训练好的模型进行可视化，功能比较简单易懂。 scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库，包含了常见的分类、回归和聚类算法。...scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库，主要的功能是对训练好的模型进行可视化，功能比较简单易懂。...scikit-plot.readthedocs.io pip install scikit-plot 功能1：评估指标可视化 scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix快速展示模型预测结果和标签计算得到的混淆矩阵...绘制 PCA 分量的解释方差比。...(pca) >plt.show() scikitplot.decomposition.plot_pca_2d_projection绘制PCA降维之后的散点图。

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【python】sklearn中PCA的使用方法

跟着Nature Genetics学作图：R语言ggplot2散点图展示主成分分析（PCA）的结果

手把手教你使用PCA进行数据降维

监督学习与分类问题

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高维数据图表(2)——PCA的深入探究

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十三.机器学习之聚类算法四万字总结（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）

scikit-plot可视化模型

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