pca問題
您好:
一、
因為最近幾次範例都有，想請問紅框中的程式碼是什麼意思?
ex. X和y在一開始已經分開，為何此段程式可以X[ ]中，可以對y做判斷?
ex. mean()在這裡是對什麼作平均呢? (找資料是說這用在調整 text 的 X Y Z 軸位置，請問為什麼要調整?)
ex.X[ y== label,1].mean()+1.5，為何要+1.5呢?
二、
另外，
1,centers在這邊的功能是?因為後面的好像沒有用到?
2.由於iris'的feature有Setosa', 'Versicolour', ' Virginica' 3個，
所以PCA的n_component=3目的是讓我們熟悉程式流程，但其實沒有降維嗎?
三、
最後
第一行程式碼，y = np.choose(y,[1,2,0])，為什麼要將y中的0,1,2映射為[1,2,0]嗎?
不好意思問題比較多，麻煩了謝謝!
回答列表
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2019/06/26 下午 05:53William贊同數：2不贊同數：0留言數：0
這個範例 主要是要是為了讓鳶尾花三個類別的資料在三維空間中表示出來，
這行程式是要讓三個類別的名字被顯示在每個群的旁邊，
比如"setosa"這個類別是類別0,我們會希望將"setosa"字的位置放在資料為類別0的附近，以方便查看，但如果不加1.5,會把"setosa"字直接放在資料群的中間，如下圖
顯得不好看，故加上1.5讓"setosa"字顯示在旁邊。
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2019/06/26 下午 06:08陳明佑 (Ming You Chen)贊同數：1不贊同數：0留言數：1
Ans1(1)
y=label 的結果, 會傳回是否等於 label 這個數字的 True/False 組成的 List
雖然切開了, 但是因為 X, y 的 index 沒換過, 所以結果出來的 index list 可以用
Ans1(2)
這邊是對 X 的3個維度, 對於不同的 label 分別做平均, 而ax.text3D 只是加上文字標籤
簡單說就是在三群的中心點, 分別標上 Setosa/Versicolour/Virginica 這三個單字
Ans1(3)
加1.5....只是因為排版問題, 你可以試試看換成不加或者-2, 就可以知道差異
基本上只是希望文字不要蓋住或被資料點蓋住
Ans2(1)
對, center 沒作用, 刪除後一樣能跑
(因為我不是出題者, 只能以程式執行結果而論)
Ans2(2)
雖然沒有降維, 但是解釋度仍舊是由高到低
圖中可以很清晰看出 :
往右下的這個維度, 一個維度就差不多將三組資料分開了
往上的維度, 則可以分清楚Virginica與Setosa
往左下的維度上, 已經沒有剩多少解釋性可以區別這三組
Ans3
基本上只是調整三種花的顏色顯示, 讓相鄰的兩種花色對比較明顯而已,
沒有太大意義, 你也可以試著調整其他順序
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2019/06/26 下午 06:10William贊同數：0不贊同數：0留言數：0
問:X和y在一開始已經分開，為何此段程式可以X[ ]中，可以對y做判斷?
答:雖然的確X和y在不同變數當中，但是X是特徵 y是類別 資料是成對的，所以在執行程式'y==0'得到的，是一個一維的true/false列表，
當y=0 列表相對應位置的值為true,反之則false
,我們再用這個新得到的true/false列表去對應X中對到true的資料,如下圖
。經過這樣的程式，就從X中取出類別為0的資料了。
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2019/06/26 下午 06:19William贊同數：2不贊同數：0留言數：0
接著，我們可以看出X其實是有四個維度的
所以X[y==0,0]就是X[y==0]第一個column的值，也就是類別為0的第一個特徵的值
如
若我們將其取平均，則可以得到類別為0的資料點中，第一項特徵的平均值，在後續的圖中就是藍色資料群'setosa'資料集在第一維度的平均值。
依此類推X[y==0,1].mean和X[y==0,2].mean就是在類別0底下第二個特徵和第三個特徵的平均值。
這樣我們就可以找到類別0'setosa'這群資料的中心點了。
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2019/06/26 下午 06:28William贊同數：0不贊同數：1留言數：2
而我們要將"setosa"這個文字串顯示在類別0的資料集旁，就是要讓它顯示在這群資料中心點的附近，
ax.text3D(第一維度,第二維度,第三維度,字串內容)
如我要將'i am handsome'字串顯示在座標(1,1,1)的位置上
可參考https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Text3D.html
故我們使用
ax.text3D(X[y == 0, 3].mean(),
X[y == 0, 0].mean()+1.5,
X[y == 0, 2].mean() , 'setosa')讓文字得以被顯示在資料群旁