机器学习绘图神器 scikit-plot

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一、原文

二、绘制高维降维图例

2.1、绘制PCA降维至2维图例

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一、原文

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二、绘制高维降维图例

2.1、绘制PCA降维至2维图例

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt
import scikitplot as skplt

X,y = load_digits(return_X_y=True)
pca = PCA(n_components=2,random_state=1)
pca.fit(X)
ax = skplt.decomposition.plot_pca_2d_projection(pca,X,y)

# 在数据点上加入标签
pca_x = pca.transform(X)
for i,txt in enumerate(y):
    ax.annotate(txt,(pca_x[i,0],pca_x[i,1]))

plt.show()