Machine Learning 简明教程

Machine Learning - Scatter Matrix Plot

散点矩阵图是多个变量之间关系的图形表示。它是机器学习中用于可视化数据集中特征之间关联关系的有用工具。此图也被称为成对图，用于识别数据集中两个或更多变量之间的关联关系。

散点矩阵图显示了数据集中每对特征的散点图。每个散点图表示两个变量之间的关系。还可以向图中添加对角线，显示每个变量的分布。

Python Implementation of Scatter Matrix Plot

在此，我们将用 Python 实现散点矩阵图。对于下面给出的示例，我们将使用 Sklearn 的 Iris 数据集。

Iris 数据集是机器学习中的经典数据集。它包含四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。该数据集有 150 个样本，每个样本都标记为三个物种之一：Setosa、Versicolor 或 Virginica。

我们将使用 Seaborn 库来实现散点矩阵图。Seaborn 是一个构建在 Matplotlib 库之上的 Python 数据可视化库。

Example

以下是实现散点矩阵图的 Python 代码 -

import seaborn as sns
import pandas as pd

# load iris dataset
iris = sns.load_dataset('iris')

# create scatter matrix plot
sns.pairplot(iris, hue='species')

# show plot
plt.show()

在此代码中，我们首先导入必需的库，Seaborn 和 Pandas。然后，我们使用 sns.load_dataset() 函数加载 Iris 数据集。此函数从 Seaborn 库加载 Iris 数据集。

接下来，我们使用 sns.pairplot() 函数创建散点矩阵图。hue 参数用于指定数据集中应用于颜色编码的列。在此情况下，我们使用 species 列根据每个样本的物种给点着色。

最后，我们使用 plt.show() 函数显示该图。

此代码的输出将形成散点矩阵图，该图显示鸢尾花数据集中的每对特性的散点图。

scatter matrix plot

请注意，每个散点图都将按照每个样本的物种进行着色编码。