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 15:44:13 浏览: 109
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。
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