判別分析簡(jiǎn)介

判別分析就是依據(jù)訓(xùn)練樣本建立判別函數(shù)，借助判別函數(shù)對(duì)給定的新樣本數(shù)據(jù)做出類別歸屬的分類預(yù)測(cè)方法，是機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類預(yù)測(cè)方法。
同樣，我們會(huì)通過(guò)判別函數(shù)對(duì)給定的一組新樣本做出分類歸屬的決策。
因此，將分類歸屬結(jié)果以可視化形式進(jìn)行展示就顯得特別有意義，很重要哇。

Matplotlib編程實(shí)現(xiàn)

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npfig, ax = plt.subplots()num = 50sample = 10*np.random.rand(num, 2) var1 = sample[:, 0] var2 = sample[:, 1]td = 12df = 2*var1+var2cates11 = np.ma.masked_where(df >= td, var1) cates12 = np.ma.masked_where(df >= td, var2)cates21 = np.ma.masked_where(df <= td, var1) cates22 = np.ma.masked_where(df <= td, var2)ax.scatter(var1, var2, s=cates11*50, marker="s", c=cates11) ax.scatter(var1, var2, s=cates21*50, marker="o", c=cates21)ax.plot(var1, -2*var1+12, lw=1, color="r", alpha=0.65)ax.axis([-1, 11, -1, 11])plt.show()

成品圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】Matplotlib绘制机器学习中的判别分析示意图的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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