可视化PCA转换的数据

Question

我有一个数据集，我想用k-means进行聚类 作为先前的任务，我在这些数据上运行PCA，并确定了两个组件，它们代表了我数据集的近90％的信息。 我想想象这两个组件，以便得出一些见解。

Route::get('/CheckCustomerTransactionPayment/{id}', 'PaymentTransactionController@check');

接下来，我尝试可视化相同的转换数据，但是来自转置矩阵

pca = PCA(n_components=2)
data_trans = pca.fit_transform(data)
plt.scatter(data_trans[:, 0], data_trans[:, 1])

最后的情节是否表明我的数据中可能有6个群集？ 如果有的话，我可以从这两张图中得出什么结论？

Answer 1

你看到的6点不是集群。

它们是您的输入尺寸。

因为您使用了转置矩阵。

判断feom高于阴谋，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blob就是情节所包含的内容。