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【中文标题】可视化 PCA 转换的数据【英文标题】：Visualizing PCA transformed data 【发布时间】：2016-03-02 09:28:13 【问题描述】：我有一个数据集，我想在其上使用 k-means 进行聚类。 作为之前的任务，我对这些数据运行 PCA，并确定了代表我数据集几乎 90% 信息的两个组件。 我想将这两个组件可视化以得出一些见解。
pca = PCA(n_components=2)
data_trans = pca.fit_transform(data)
plt.scatter(data_trans[:, 0], data_trans[:, 1])
接下来我尝试从转置矩阵可视化相同的转换数据
pca = PCA(n_components=2)
data_trans = pca.fit_transform(data.T)
plt.scatter(data_trans[:, 0], data_trans[:, 1])
最后一个图是否表明我的数据中可能存在 6 个集群？ 如果有的话，我可以从这两张图中得出什么结论？
【问题讨论】：
差异不是信息。添加高方差随机属性，它们会淹没您的信息。没有什么可以让您不必了解您的数据... 【参考方案1】：你看到的 6 个点不是集群。
它们是您的输入尺寸。
因为你使用了转置矩阵。
判断上面的情节，我怀疑聚类会在那里找到任何有意义的东西。异常值和一个大斑点是情节包含的内容。
【讨论】：
谢谢，这很有帮助。从那里我如何隔离异常值并将它们转换为原始数据？这种“翻译”的例子将非常有用。 只需通过它们的值和 ID 选择它们，而不是把它们翻译回来。这里使用的 PCA 是有损的。但我认为异常值也没有太大帮助，它们可能只是人工制品。机器学习之主成分分析(pca&特征选择)
... (1)简化运算 (2)去除数据噪音 (3)可视化高维数据（利用散点图实现高维数据可视化） (4)发现隐性相关变量二、阐述出两者的主要区别 PCA可用于简化运算，可视化高维数据，发现隐性相关变量... 查看详情
pca在手写数字数据集上的应用(代码片段)
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python数据集可视化：抽取数据集的两个特征进行二维可视化主成分分析pca对数据集降维进行三维可视化（更好地理解维度之间的相互作用）(代码片段)
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机器学习笔记之七pca的数学原理和可视化效果
PCA的数学原理和可视化效果本文结构：什么是PCA数学原理可视化效果1.什么是PCAPCA(principalcomponentanalysis,主成分分析)是机器学习中对数据进行降维的一种方法。例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期,浏览量,访客... 查看详情
ml:降维算法-pca
...索高维数据结构的技术。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化。还可以用于数据压缩，数据预处理等。PCA可以把可能具有相关性的高维变量合成线性无关的低维变量，称为主成分（principalcom 查看详情
十一.pca案例分析及小结
...。主成分分析是一个应用广泛的无监督方法，适用于数据可视化、噪音过滤、特征抽取和特征工程领域，主要用于数据降维。对于高维数据，可以从PCA分析开始，可视化点间方差关系。缺点：（1）容易受到异常数据点影响，介... 查看详情
使用带有 2 个组件的 Python 可视化转换后的数据
】使用带有2个组件的Python可视化转换后的数据【英文标题】：VisualizingtransformeddatawithPythonwith2components【发布时间】：2016-07-1500:41:29【问题描述】：这是我试图通过首先运行PCA来分析的示例文件：A01_01A01_02A01_03A01_04A01_05A01_06A01_07A0... 查看详情
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r语言无监督学习：pca主成分分析可视化(代码片段)
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机器学习--pca降维和lasso算法
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用pca降维（principalcomponentanalysis，主成分分析)
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