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python-3.x - PCA 分析中的纯度分数低于预期

问题描述

我正在尝试根据 PCA 中捕获的方差绘制纯度分数的折线图。目标是仅针对捕获的 89% 和 99% 的方差绘制纯度分数的折线图。在我的代码中，当组件/维度为 2 时，它捕获 89% 的方差，而当组件/维度为 4 时，它捕获 99% 的方差。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

df = pd.read_csv("clustering.csv")
X10_df = df.drop("Class",axis = 1) #feature matrix
Y10_df = df["Class"] #Target vector
X10_df = np.array(X10_df)
Y10_df = np.array(Y10_df)
scaler = StandardScaler() # Standardizing the data
df_std = scaler.fit_transform(X10_df)
pca = PCA()
pca.fit(df_std)
purity = []
n_comp = range(2,5)
for k in n_comp :
    pca = PCA(n_components = k)
    pca.fit(df_std)
    pca.transform(df_std)
    scores_pca = pca.transform(df_std)
    kmeans_pca = KMeans(n_clusters=3, init ='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
    pred_y12 = kmeans_pca.fit_predict(scores_pca)
    purity13 = purity_score(Y10_df, pred_y12)
    purity.append(purity13)

下面的函数计算纯度分数：

def purity_score(y_true, y_pred):
    contingency_matrix = metrics.cluster.contingency_matrix(y_true, y_pred)
    return np.sum(np.amax(contingency_matrix, axis=0)) / np.sum(contingency_matrix)

然而，虽然我有四个方差分数，但我只有三个纯度分数。我希望有四个纯度分数，以便我可以创建方差与纯度的关系图。

为什么只有三个纯度分数？

这是我的数据集文件的链接：https ://gofile.io/d/3CgFTi

标签： python-3.xmachine-learningscikit-learnk-meanspca

解决方案

这仅仅是因为当您使用带有范围的 for 循环时，该范围中的最后一个数字被忽略。所以在一个范围（2,5）中，它会去 2, 3, 4 然后相当循环。请继续阅读 Python 中的 for 循环。

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