使用PCA可视化群集结果(Python)

问题描述

我有一个包含61行(用户)和26列的数据集，我使用k-means和其他算法对其进行聚类。 在对数据集进行规范化后，首先对其应用KMeans。 作为前一项任务，我在对此数据进行归一化并识别出10个群集后，对其运行k-means。 同时，我还尝试可视化这些集群，这就是我使用PCA来减少特性数量的原因。

我编写了以下代码：

UserID  Communication_dur   Lifestyle_dur   Music & Audio_dur   Others_dur  Personnalisation_dur    Phone_and_SMS_dur   Photography_dur Productivity_dur    Social_Media_dur    System_tools_dur    ... Music & Audio_Freq  Others_Freq Personnalisation_Freq   Phone_and_SMS_Freq  Photography_Freq    Productivity_Freq   Social_Media_Freq   System_tools_Freq   Video players & Editors_Freq    Weather_Freq
1   63  219 9   10  99  42  36  30  76  20  ... 2   1   11  5   3   3   9   1   4   8
2   9   0   0   6   78  0   32  4   15  3   ... 0   2   4   0   2   1   2   1   0   0


from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA 

Sc = StandardScaler()
X = Sc.fit_transform(df)
pca = PCA(3) 
pca.fit(X) 
pca_data = pd.DataFrame(pca.transform(X)) 
print(pca_data.head())

给出以下结果：

   0  1  2
0  8 -4  5
1 -2 -2  1
2  1  1 -0
3  2 -1  1
4  3 -1 -3

我想使用PCA显示我的数据集的绘图(聚类)并解释结果？ 我在这个领域真的很陌生，非常感谢您的建议！

再次提前感谢。

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解决方案

使用示例数据集：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA 
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans

df, y = make_blobs(n_samples=70, centers=10,n_features=26,random_state=999,cluster_std=1)

进行缩放、PCA，并将PC分数放入数据帧：

Sc = StandardScaler()
X = Sc.fit_transform(df)
pca = PCA(2) 
pca_data = pd.DataFrame(pca.fit_transform(X),columns=['PC1','PC2']) 

执行kmeans并将标注放入数据框中，您已经可以使用seborn：

绘制它

kmeans =KMeans(n_clusters=10).fit(X)
pca_data['cluster'] = pd.Categorical(kmeans.labels_)
sns.scatterplot(x="PC1",y="PC2",hue="cluster",data=pca_data)

或matplotlib：

fig,ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(pca_data['PC1'], pca_data['PC2'],c=pca_data['cluster'],cmap='Set3',alpha=0.7)
legend1 = ax.legend(*scatter.legend_elements(),
                    loc="upper left", title="")
ax.add_artist(legend1)