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序言废话不多说看代码导入相关模块数据提取降维降维后数据信息展示新的特征矩阵可视化关于X_dim2[y==i, 0]的解释总结序言
当我们拿到一堆数据的时候，几乎不可能通过我们的肉眼分辨出数据的分布情况，这时候就想要通过图展示数据的分布，但是现实中数据往往维度很高，而我们人类能看到的最高维度就三维，这时我们就可以通过降维算法PCA将维度降低到三位之下，便于我们观察数据的分布。注意点这里讲的方式只适用于分类型标签数据的可视化
废话不多说看代码
本次使用的数据是sklearn自带的鸢尾花数据集
导入相关模块
from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.decomposition import PCAimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline
数据提取
# 提取特征和标签iris = load_iris()X = iris['data']y = iris['target']
降维
# 实例化PCA，并实现数据降维pca_2 = PCA(n_components=2)X_dim2 = pca_2.fit_transform(X)
降维后数据信息展示
# 通过explained_variance_s属性查看降维后的每个特征的可解释性方差的大小# 方差越大带有的有效信息越大pca_2.explained_variance_# array([4.22824171, 0.24267075])
# 通过explained_variance_ratio_属性查看降维后的每个特征所占信息量占原始信息量的比例pca_2.explained_variance_ratio_# array([0.92461872, 0.05306648])
# 查看降维后的所有特征信息量占原始数据的比例pca_2.explained_variance_ratio_.sum()# 0.9776852063187949
97%的展现率，可以说画出来的图基本接近原始数据的分布的
新的特征矩阵
可视化
# 可视化# 将第一个特征作为x，第二个特征作为ycolor = ['red', 'green', 'blue']# 取出标签中的所有类别label = np.unique(y) # [0, 1, 2]for i in label :# 这里采用的是bool索引x = X_dim2[y==i, 0]y1 = X_dim2[y==i, 1]plt.scatter(x, y1, c=color[i])plt.show()
这就是大名鼎鼎的鸢尾花数据集的分布了。可能有一点点的误差，毕竟新的特征举证只能表现原数据97%的信息。但是数据大致的分布情况是没错的
关于X_dim2[y==i, 0]的解释
这里能这么做的原因在于。我没有对我的数据进行行方向上的变化，也就是说没有交换过行的位置。
那么最终的数据与标签y依然是一一对应的关系。通过这个索引获得的数据，依然符合原数据的分布。
# 以y == 0 为例y == 0'''array([ True, True, True, True, True, True, True, True, True,True, True, True, True, True, True, True, True, True,True, True, True, True, True, True, True, True, True,True, True, True, True, True, True, True, True, True,True, True, True, True, True, True, True, True, True,True, True, True, True, True, False, False, False, False,False, False, False, False, False, False, False, False, False,False, False, False, False, False, False, False, False, False,False, False, False, False, False, False, False, False, False,'''# 遍历y，只要遇到为0的情况，相应位置则为true。# 最终返回一个bool矩阵X_dim2[y==0, 0]# 通过y==0返回的bool索引，取出为true对应的行，在取第一列
总结
降维算法PCA的真的很强大。当不知道数据分布的情况下，大可以通过降维画出数据分布，然后再选择比较适合的模型来进行数据的预测。
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