对C:\Users\papumoon\Desktop\数据处理\原始数据\400.txt文件进行SVD降维并可视化
时间: 2023-09-04 08:10:38 浏览: 44
由于不知道数据具体是什么,以下是一般化的步骤:
1. 导入数据
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt(r'C:\Users\papumoon\Desktop\数据处理\原始数据\400.txt')
```
2. 数据标准化
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
```
3. 计算SVD分解
```python
from scipy.linalg import svd
U, s, V = svd(data_scaled, full_matrices=False)
```
4. 取前两个特征向量
```python
two_dim = U[:, :2]
# 验证两个特征向量的维度
print(two_dim.shape)
```
5. 可视化
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(two_dim[:, 0], two_dim[:, 1])
plt.title('SVD Visualization')
plt.xlabel('Component 1')
plt.ylabel('Component 2')
plt.show()
```
整体代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from scipy.linalg import svd
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.loadtxt(r'C:\Users\papumoon\Desktop\数据处理\原始数据\400.txt')
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
U, s, V = svd(data_scaled, full_matrices=False)
two_dim = U[:, :2]
plt.scatter(two_dim[:, 0], two_dim[:, 1])
plt.title('SVD Visualization')
plt.xlabel('Component 1')
plt.ylabel('Component 2')
plt.show()
```
注意:如果数据不是二维的,需要将前两个特征向量作为坐标轴来可视化。如果数据是图片,需要将SVD分解后的结果还原成图片再可视化。