PCA_df = pd.DataFrame(PCAPipeline.fit_transform(X_train)) y_train.reset_index(drop=True, inplace=True) PCA_df = pd.concat([PCA_df, y_train], axis=1, ignore_index=True ) PCA_df.head(); plt.figure(figsize=(8,8)) sns.scatterplot(PCA_df[0],PCA_df[1],hue=PCA_df[3],palette=sns.color_palette("tab10", 2)) plt.show()
时间: 2024-03-18 22:44:13 浏览: 22
这段代码看起来像是使用PCA对训练数据进行降维,然后将降维后的数据和对应的标签合并成一个新的DataFrame,并画出散点图。其中,PCA_df是降维后的数据,X_train是原始数据,y_train是对应的标签,PCAPipeline是PCA模型的Pipeline。第一行代码使用fit_transform函数将训练数据进行降维,第二行代码将标签的索引重置并与降维后的数据进行合并,第三行代码画出散点图。
相关问题
pca = PCA(n_components=0.9) # 保持90%的信息 new_train_pca = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_test_pca = pca.fit_transform(test_data_scaler) pca = PCA(n_components=16) new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) new_test_pca_16 = pca.fit_transform(test_data_scaler) new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) new_train_pca_16['target']=train_data_scaler['target']
这段代码是一个使用PCA进行数据降维的过程。首先,通过PCA(n_components=0.9)来定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为0.9,表示要将数据降到原来的90%信息量。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca和new_test_pca中。接着,再次定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为16,表示要将数据降到原来的16个特征。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca_16和new_test_pca_16中,并将训练集的目标变量(假设为'target')添加到new_train_pca_16中。最终,new_train_pca_16和new_test_pca_16可以作为降维后的新数据集用于模型训练和测试。
#The fit of the methods must be done only using the real sequential data pca.fit(stock_data_reduced) pca_real = pd.DataFrame(pca.transform(stock_data_reduced)) pca_synth = pd.DataFrame(pca.transform(synth_data_reduced)) data_reduced = np.concatenate((stock_data_reduced, synth_data_reduced), axis=0) tsne_results = pd.DataFrame(tsne.fit_transform(data_reduced)) fig = plt.figure(constrained_layout=True, figsize=(20,10)) spec = gridspec.GridSpec(ncols=2, nrows=1, figure=fig)
这段代码是用于拟合主成分分析(PCA)和 t-分布随机近邻嵌入(t-SNE)的方法,并将结果可视化出来。
首先,使用`pca.fit()`方法对降维后的真实数据`stock_data_reduced`进行拟合,得到PCA模型。
接下来,使用`pca.transform()`方法将真实数据和合成数据分别转换为PCA的结果。使用`pd.DataFrame()`将转换后的结果转换为DataFrame格式,并分别保存在`pca_real`和`pca_synth`中。
然后,将真实数据和合成数据在降维后的空间中进行拼接,得到`data_reduced`。使用`tsne.fit_transform()`方法对拼接后的数据进行t-SNE降维,得到t-SNE的结果。同样地,使用`pd.DataFrame()`将转换后的结果转换为DataFrame格式,并保存在`tsne_results`中。
最后,创建一个大小为(20,10)的图形窗口,并使用`gridspec.GridSpec()`设置图形的网格布局。在这个例子中,将创建一个1行2列的网格布局。
这段代码的目的是使用PCA和t-SNE对真实数据进行降维,并将结果可视化出来。在可视化中,真实数据和合成数据在降维后的空间中被表示为不同的点集,可以用于比较它们在特征空间中的分布情况。
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