多维缩放到python中的数据答案

【问题标题】：Multidimensional scaling to data in python多维缩放到python中的数据
【发布时间】：2017-04-29 06:33:47
【问题描述】：

我有以下代码将多维缩放应用于名为parkinsonData 的数据样本：

iterations=4
count=0
while(count<iterations):
    mds1=manifold.MDS(n_components=2, max_iter=3000)
    pos=mds1.fit(parkinsonData).embedding_
    plt.scatter(pos[:, 0], pos[:, 1])
    count=count+1

有了这个，我得到了这个 MDS 算法的 4 个不同的图，由于随机种子，它们都是不同的。这些图有不同的颜色，但parkinsonData 有一个名为status 的列有 0 或 1 个值，我想在每个图中用不同的颜色显示这种差异。

比如我想实现：

一个绘图，状态字段中的 0 值使用一种颜色，状态字段中的 1 值使用不同颜色。

第二个绘图，状态字段中的 0 值使用一种颜色，状态字段中的 1 值使用不同颜色。（两种颜色都与第一个图不同）

第三个图，状态字段中的 0 值使用一种颜色，状态字段中的 1 值使用不同的颜色。（两种颜色都不同于第一个和第二个图）

第四个图，状态字段中的 0 值使用一种颜色，状态字段中的 1 值使用不同的颜色。（两种颜色都与第一、二、三图不同）

有人知道如何实现这种预期行为吗？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn artificial-intelligence multi-dimensional-scaling

【解决方案1】：

你可以这样做

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

# example data
Y = [[ 1 , 2 , 3 ,6], [ 1 , 2 , 3 ,6], [ 1 , 2 , 3 ,6], [ 1 , 2 , 3 ,6]]
X = [[ 1 , 2 , 4 ,5], [ 1 , 2 , 3 ,6], [ 1 , 2 , 3 ,6], [ 1 , 2 , 3 ,6]]
status = [[0,1,0,0], [0,0,1,1], [1,1,0,0], [0,1,0,1]]

# create a list of list of unique colors for 4 plots
my_colors = [['red','green'],['blue','black'],['magenta','grey'],['purple','cyan']]


iterations=4
count=0
while(count<iterations):
    plt.figure()
    for i,j in enumerate(X):
        plt.scatter(X[count][i],Y[count][i],color = my_colors[count][status[count][i]])
    count=count+1
    plt.show()

结果（我只附加了 2 张图片，但 4 张图片是使用独特的颜色集创建的）

【讨论】：