码迷,mamicode.com
首页 > Web开发 > 详细

JSP的siom运作环境下sklearn进行辨别(PCA)代码实现的全过程

时间:2020-11-07 16:06:32      阅读:23      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:方向   机制   and   col   alpha   logs   layout   转换器   https   

运用sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现
  一、前言及回顾

  二、sklearn的PCA类介绍

  三、分类结果区域可视化函数

  四、10行代码完成葡萄酒数据集分类

  五、完整代码

  六、总结

一、前言及回顾
从上一篇《PCA数据降维原理及python应用(葡萄酒案例分析)》,我们知道,主成分分析PCA是一种无监督数据压缩技术,上一篇逐步自行写代码能够让我更好地理解PCA内部实现机制,那知识熟悉以及技术成熟后我们可以运用什么提高编码效率?

答案就是:基于sklearn的主成分分析代码实现,使用PCA类进行无监督数据降维,仍然以葡萄酒数据集wine.data为案例,本文将运用sklearn封装的PCA类来实现,提高编码效率,而且会感觉十分简单,前提需要学习理解PCA实现原理及步骤。

这里回顾:《PCA数据降维原理及python应用(葡萄酒案例分析)》

二、sklearn的PCA类介绍
sklearn中的PCA类相当于一个转换器,首先用训练数据来拟合模型,以葡萄酒数据集为例,通过逻辑回归转化样本数据,实现了主成分分析以及特征提取,直接调用PCA类即可。

三、分类结果区域可视化函数
为了在分类结果区别决策区域并可视化表示,这里编写plot_decision_region函数。

def plot_decision_regions(x, y, classifier, resolution=0.02):
markers = [‘s‘, ‘x‘, ‘o‘, ‘^‘, ‘v‘]
colors = [‘r‘, ‘g‘, ‘b‘, ‘gray‘, ‘cyan‘]
cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])

x1_min, x1_max = x[:, 0].min() - 1, x[:, 0].max() + 1
x2_min, x2_max = x[:, 1].min() - 1, x[:, 1].max() + 1
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
z = z.reshape(xx1.shape)
plt.contourf(xx1, xx2, z, alpha=0.4, cmap=cmap)

for idx, cc in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x=x[y == cc, 0],
y=x[y == cc, 1],
alpha=0.6,
c=cmap(idx),
edgecolor=‘black‘,
marker=markers[idx],
label=cc)

四、10行代码完成葡萄酒数据集分类
10行感觉是否很简单,确实关键步骤调用PCA类和plt画图总共10行。

代码如下:

pca = PCA(n_components=2) # 前两个主成分
lr = LogisticRegression() # 逻辑回归来拟合模型
x_train_pca = pca.fit_transform(x_train_std)
x_test_pca = pca.fit_transform(x_test_std)
lr.fit(x_train_pca, y_train)
plot_decision_regions(x_train_pca, y_train, classifier=lr)
plt.xlabel(‘PC1‘)
plt.ylabel(‘PC2‘)
plt.legend(loc=‘lower left‘)
plt.show()

这里看出使用到的主成分也是前两个,使用逻辑回归对训练数据进行拟合,建立模型。

来看看结果就是这样。训练集上的分类效果还是很不错,跟上次自己实现的PCA几乎一样,这次加上了区域的边界划分,更加直观!

测试集上呢?居然是这样!

观察一下,发现好像也不是分类错误,而是发生镜像反转了。造成这种差异的原因是,在测试集上的特征向量正负方向问题,所以需要将测试数据乘以-1反转镜像,从而得到正确的图像。

上面测试数据的pca直接乘以-1,修改为:

x_test_pca = pca.fit_transform(x_test_std) * -1 # 预测时候特征向量正负问题,乘-1反转镜像
这时候镜像反转就对了:看效果在测试集上的分类也不错。

当然,数据加载以及标准化处理还是原来的方法。

load data

df_wine = pd.read_csv(‘D:\PyCharm_Project\maching_learning\wine_data\wine.data‘, header=None) # 本地加载

split the data,train:test=7:3

x, y = df_wine.iloc[:, 1:].values, df_wine.iloc[:, 0].values
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=0)

standardize the feature 标准化单位方差

sc = StandardScaler()
x_train_std = sc.fit_transform(x_train)
x_test_std = sc.fit_transform(x_test)

五、完整代码
这里完整给出代码,并实现训练效果和测效果子图的对比。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

def plot_decision_regions(x, y, classifier, resolution=0.02):
markers = [‘s‘, ‘x‘, ‘o‘, ‘^‘, ‘v‘]
colors = [‘r‘, ‘g‘, ‘b‘, ‘gray‘, ‘cyan‘]
cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])

x1_min, x1_max = x[:, 0].min() - 1, x[:, 0].max() + 1
x2_min, x2_max = x[:, 1].min() - 1, x[:, 1].max() + 1
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
z = z.reshape(xx1.shape)
plt.contourf(xx1, xx2, z, alpha=0.4, cmap=cmap)

for idx, cc in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x=x[y == cc, 0],
y=x[y == cc, 1],
alpha=0.6,
c=cmap(idx),
edgecolor=‘black‘,
marker=markers[idx],
label=cc)

def main():

load data

df_wine = pd.read_csv(‘D:\PyCharm_Project\maching_learning\wine_data\wine.data‘, header=None) # 本地加载

df_wine = pd.read_csv(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data‘,
header=None) # 服务器加载

split the data,train:test=7:3

x, y = df_wine.iloc[:, 1:].values, df_wine.iloc[:, 0].values
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=0)

standardize the feature 标准化单位方差

sc = StandardScaler()
x_train_std = sc.fit_transform(x_train)
x_test_std = sc.fit_transform(x_test)

pca = PCA(n_components=2)
lr = LogisticRegression()
x_train_pca = pca.fit_transform(x_train_std)
x_test_pca = pca.fit_transform(x_test_std) * -1 # 预测时候特征向量正负问题,乘-1反转镜像
lr.fit(x_train_pca, y_train)
plt.figure(figsize=(6, 7), dpi=100) # 画图高宽,像素
plt.subplot(2, 1, 1)
plot_decision_regions(x_train_pca, y_train, classifier=lr)
plt.title(‘Training Result‘)
plt.xlabel(‘PC1‘)
plt.ylabel(‘PC2‘)
plt.legend(loc=‘lower left‘)

plt.subplot(2, 1, 2)
plot_decision_regions(x_test_pca, y_test, classifier=lr)
plt.title(‘Testing Result‘)
plt.xlabel(‘PC1‘)
plt.ylabel(‘PC2‘)
plt.legend(loc=‘lower left‘)
plt.tight_layout() # 子图间距
plt.show()

if name == ‘main‘:
main()

六、总结
这次学到了基于sklearn的主成分分析代码实现,使用PCA类进行无监督数据降维,明显感受到编码效率提高许多,而且会感觉十分简单,前提需要学习理解PCA实现原理及步骤,接下来准备学习第二种降维技术LDA,大伙来一起学习,分享学习成果
————————————
本博文版权归作者所有!
禁止商业转载等用途或联系作者授权,非商业转载请注明出处!
作者:Charzueus 来源:博客园
本文链接:https://www.cnblogs.com/chenzhenhong/p/13491526.html
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上原文出处链接和本声明。

JSP的siom运作环境下sklearn进行辨别(PCA)代码实现的全过程

标签:方向   机制   and   col   alpha   logs   layout   转换器   https   

原文地址:https://www.cnblogs.com/maliang4/p/13936288.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有
迷上了代码!