plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

x0 = X_transformed[Y == 0] x1 = X_transformed[Y == 1] x2 = X_transformed[Y == 2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = "o", label = "label0") plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = "*", label = "label1") plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c = "blue", marker = "+", label = "label2") plt.show()

数据集中包含了三类样本，分别用0、1、2三个数字来表示。代码首先根据样本的标签将数据集划分成三个子集，然后用不同的颜色和标记来展示每个子集中的样本点。最后调用plt.show()函数将图像显示出来。该代码使用了...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target x = data.data pca = PCA(n_components = 2) #加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 reduced_x = pca.fit_transform(x) #对样本进行降维 #在平面中画出降维后的样本点的分布 red_x,red_y = [],[] blue_x,blue_y = [],[] green_x,green_y = [],[] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] == 0: red_x.append(reduced_x[i][0]) red_y.append(reduced_x[i][1]) elif y[i] == 1: blue_x.append(reduced_x[i][0]) blue_y.append(reduced_x[i][0]) else: green_x.append(reduced_x[i][0]) green_y.append(reduced_x[i][1]) plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='x') plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='D') plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='.') plt.show()解释每一行代码的意思，如果代码有错误指出错误并给出正确的代码

plt.scatter(red_x, red_y, c='r', marker='x') plt.scatter(blue_x, blue_y, c='b', marker='D') plt.scatter(green_x, green_y, c='g', marker='.') # 显示图像 plt.show() 代码无误。代码功能： 1. 载入...

# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据（属性名称） data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别，最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

使用PCA进行降维，将属性列降为二维，存储为X_pca变量。使用散点图可视化聚类结果，横坐标和纵坐标分别为X_pca的两个主成分，颜色表示不同的聚类簇。总之，这段代码展示了一个完整的数据聚类分析过程，包括数据...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target x = data.data pca = PCA(n_components = 2) #加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 reduced_x = pca.fit_transform(x) #对样本进行降维 #在平面中画出降维后的样本点的分布 red_x,red_y = [],[] blue_x,blue_y = [],[] green_x,green_y = [],[] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] == 0: red_x.append(reduced_x[i][0]) red_y.append(reduced_x[i][1]) elif y[i] == 1: blue_x.append(reduced_[i][0]) blue_y.append(reduced_[i][1]) else: green_x.append(reduced_x[i][0]) green_y.append(reduced_x[i][1]) plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='x') plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='D') plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='.') plt.show()找出代码的错误

代码中存在以下错误： 1. 在第一行代码中，缺少换行符，应该将 import 和 from 分别放在两行代码中。正确的第一行代码应该是： import matplotlib.pyplot as plt ...blue_x.append(reduced_x[i][0])

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:/pythonProject/venv/BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) plt.plot(range(6, 19), variance_explained, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['MEDV']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "MEDV = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

这段代码是用 Python 对波士顿房价数据进行主成分分析（PCA）。该代码读取了一个名为 "BostonHousing2.csv" 的数据文件，并将前 13 个指标的数据提取出来，进行了数据标准化和主成分分析。其中，碎石图展示了不同...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:\\pythonProject\\venv\\BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 # variance_explained我给你放到下一个cell里面了，这里用eigenvalues代替variance_explained plt.plot(range(1, 14), eigenvalues, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['medv']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['medv'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "medv = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

这段代码是做主成分分析（PCA）的，它的目的是将原始数据转换为更少的几个维度，以便于分析。具体来说，代码将Boston房价数据集中的前13个指标进行了标准化处理，然后使用PCA进行降维。在降维的过程中，代码画出了...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 取前两个特征作为萼片长和宽 # 进行Kmeans聚类划分 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ # 绘制散点图 plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset') plt.legend() plt.show()改进此代码

plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') plt.xlabel('PCA Component 1') plt....

#5. wine数据集可视化 #导入matplotlib #①设置画布大小为(8,6) ##③绘制降维后训练集数据分布的散点图： #红色o型点，显示x为X_train_pca[Y_train==0,0],y为 X_train_pca[Y_train==0,1]的数据 #绿色o型点，显示x为X_train_pca[Y_train==1,0],y为 X_train_pca[Y_train==1,1]的数据 #蓝色o型点，显示x为X_train_pca[Y_train==2,0],y为 X_train_pca[Y_train==2,1]的数据 #④绘制降维后测试集数据分布的散点图： #红色型点，显示x为X_train_pca[Y_test==0,0],y为 X_train_pca[Y_test==0,1]的数据 #绿色型点，显示x为X_train_pca[Y_test==1,0],y为 X_train_pca[Y_test==1,1]的数据 #蓝色*型点，显示x为X_train_pca[Y_test==2,0],y为 X_train_pca[Y_test==2,1]的数据

plt.scatter(X_train_pca[Y_train==0,0], X_train_pca[Y_train==0,1], marker='o', color='r', label='Class 0') plt.scatter(X_train_pca[Y_train==1,0], X_train_pca[Y_train==1,1], marker='o', color='g', label...

import pandas as pd data = pd.read_excel('C:\Users\home\Desktop\新建文件夹(1)\支撑材料\数据\111.xlsx','Sheet5',index_col=0) data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8') import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"data.csv", encoding='utf-8', index_col=0).reset_index(drop=True) df from sklearn import preprocessing df = preprocessing.scale(df) df covX = np.around(np.corrcoef(df.T),decimals=3) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX.T) featValue, featVec def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0) average = meanX(df) average m, n = np.shape(df) m,n data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) avgs data_adjust = df - avgs data_adjust covX = np.cov(data_adjust.T) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX) featValue, featVec tot = sum(featValue) var_exp = [(i / tot) for i in sorted(featValue, reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) plt.bar(range(1, 14), var_exp, alpha=0.5, align='center', label='individual explained variance') plt.step(range(1, 14), cum_var_exp, where='mid', label='cumulative explained variance') plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.show() eigen_pairs = [(np.abs(featValue[i]), featVec[:, i]) for i in range(len(featValue))] eigen_pairs.sort(reverse=True) w = np.hstack((eigen_pairs[0][1][:, np.newaxis], eigen_pairs[1][1][:, np.newaxis])) X_train_pca = data_adjust.dot(w) colors = ['r', 'b', 'g'] markers = ['s', 'x', 'o'] for l, c, m in zip(np.unique(data_adjust), colors, markers): plt.scatter(data_adjust,data_adjust, c=c, label=l, marker=m) plt.xlabel('PC 1') plt.ylabel('PC 2') plt.legend(loc='lower left') plt.show()

这段代码是在进行主成分分析（PCA）的数据预处理和可视化操作。首先读取一个 Excel 文件并将其转换为 CSV 格式，然后使用 sklearn 库中的 preprocessing 模块对数据进行标准化处理，接着计算数据集的协方差矩阵并...

jupyterPCA实验：对data.csv文件中的数据实现PCA操作并实现维度恢复1.数据读取及处理 2.特征归一化 3.计算协方差矩阵Sigma = □1/m∑_i=0^m▒(x^(i))(x^(i))^T 4.奇异值分解[U, S, V] = svd(Sigma) 5.Ureduce = U(:, 1:k) 6. z = Ureduceʼ * x7.绘图

ax.scatter(X[0], X[1], c='b', marker='o') ax.scatter(X_approx[0], X_approx[1], c='r', marker='o') plt.xlabel('x1') plt.ylabel('x2') plt.title('Original Data Points vs. PCA Reduced Data Points') plt....

jupyterPCA实验：对data.csv文件中的数据实现PCA操作并实现维度恢复

ax.scatter(X[0], X[1], c='blue', marker='o') ax.scatter(X_rec[0], X_rec[1], c='red', marker='o') plt.xlabel('x1') plt.ylabel('x2') plt.title('Original Data Points vs. PCA Recovered Data Points') plt....

将上面pca降维后的数据保存为CSV文件

plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='black', label='Centroids') plt.title('Kmeans Clustering') plt.xlabel('PCA1') plt.ylabel('PCA2') plt.legend() plt.show...

python pca降维法

在Python中，可以使用sklearn库中的PCA算法进行...plt.scatter(red_x, red_y, c='r', marker='x') plt.scatter(blue_x, blue_y, c='b', marker='D') plt.scatter(green_x, green_y, c='g', marker='.') plt.show()

python pca降维算法

plt.scatter(red_x, red_y, c='r', marker='x') plt.scatter(green_x, green_y, c='g', marker='D') plt.scatter(blue_x, blue_y, c='b', marker='.') plt.show() 这段代码利用Sklearn库提供的PCA类，通过调用...

调库实现 Kmeans 聚类步骤 3.1：读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集二维鸢尾花数据说明：共 150 样本*（2 列属性项+1 列标记），样本 1-50 为第 1 类（Iris Setosa），第 51-100 样本为第 2 类（Iris Versicolour），第 101-150 样本为第 3 类（Iris Virginica）步骤 3.2：调用 sklearn 库中的 Kmeans 类进行 K=2 的聚类，得到各样本的所归属簇的编号步骤 3.3：调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化输出（不同簇内的样本用不同的颜色表示）。（也可以调用其他第三方库进行样本的可视化）步骤 3.4 ：调用 sklearn 库中的 rand_score 、 fowlkes_mallows_score 、 davies_bouldin_score 函数，计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标（DBI）

plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='black', label='Centroids') plt.title('Kmeans Clustering') plt.xlabel('PCA1') plt.ylabel('PCA2') plt.legend() plt.show...

在糖尿病数据集上将knn算法和pca算法进行对比，并将分类后的结果降维进行可视化

plt.scatter(X_test_pca[y_test_pca == i, 0], X_test_pca[y_test_pca == i, 1], c=color, marker=marker) plt.xlabel('PCA1') plt.ylabel('PCA2') plt.title('KNN classification (PCA)') plt.legend(['Non-...

相关推荐

python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

python scatter函数用法实例详解

Python matplotlib通过plt.scatter画空心圆标记出特定的点方法

jupyterPCA实验：对data.csv文件中的数据实现PCA操作并实现维度恢复1.数据读取及处理 2.特征归一化 3.计算协方差矩阵Sigma = □1/m∑_i=0^m▒(x^(i))(x^(i))^T 4.奇异值分解[U, S, V] = svd(Sigma) 5.Ureduce = U(:, 1:k) 6. z = Ureduceʼ * x7.绘图

jupyterPCA实验：对data.csv文件中的数据实现PCA操作并实现维度恢复

将上面pca降维后的数据保存为CSV文件

python pca降维法

python pca降维算法

在糖尿病数据集上将knn算法和pca算法进行对比，并将分类后的结果降维进行可视化

最新推荐

zigbee-cluster-library-specification

管理建模和仿真的文件

实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

spring添加xml配置文件

JSBSim Reference Manual

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

输出这段Python代码输出所有3位整数中，个位是5且是3的倍数的整数

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

关系数据表示学习