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sklearn.decomposition.PCA.visualization 본문
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https://broscoding.tistory.com/167
sklearn.cluster.PCA
PCA(Principal component analysis) 중요한 feature을 찾아내고 그것을 기준으로 축을 바꾼다. from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() from sklearn.decomposition import PCA col1=0 col2=1 p..
broscoding.tistory.com
plt.scatter(iris.data[:,col1],iris.data[:,col2],c=iris.target,alpha=0.3)
plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],alpha=0.3)
plt.plot([-3,3],[0,0],'black',alpha=0.3)
plt.plot([0,0],[1,-1],'black',alpha=0.3)
plt.plot(np.array([-com[0,0],com[0,0]])*3+iris.data[:,col1].mean(),np.array([-com[0,1],com[0,1]])*3+iris.data[:,col2].mean(),alpha=0.3)
plt.plot(np.array([-com[1,0],com[1,0]])*2+iris.data[:,col1].mean(),np.array([-com[1,1],com[1,1]])*2+iris.data[:,col2].mean(),alpha=0.3)
plt.axis('equal')
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