Я хочу обработать PCA в формате данных временного ряда. Образец формата данных прилагается здесь. общий размер данных в 40 столбцах и 40 строках - PullRequest
0 голосов
/ 28 октября 2019

введите описание изображения здесь

from sklearn.decomposition import PCA as sklearnPCA
sklearn_pca = sklearnPCA(n_components=2)
Y_sklearn = sklearn_pca.fit_transform(X_std)
data = []

for name, col in zip(('Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'), colors.values()):

    trace = dict(
        type='scatter',
        x=Y_sklearn[y==name,0],
        y=Y_sklearn[y==name,1],
        mode='markers',
        name=name,
        marker=dict(
            color=col,
            size=12,
            line=dict(
                color='rgba(217, 217, 217, 0.14)',
                width=0.5),
            opacity=0.8)
    )
    data.append(trace)

layout = dict(
        xaxis=dict(title='PC1', showline=False),
        yaxis=dict(title='PC2', showline=False)
)
fig = dict(data=data, layout=layout)
py.iplot(fig, filename='pca-scikitlearn')

, пожалуйста, проведите меня по этому пути, поскольку я следовал другим более долгим путям в Python, чтобы сделать PCA

...