pythonで２色のプロットのグラフを作りたい
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前提・実現したいこと
pythonで画像の主成分分析を行うシステムを作っています。その中で画像を危険と安全、危険を赤、安全を青と表示するようなグラフを作りたいと思っています。
該当のソースコード
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
users = np.loadtxt('/home/srl/mimamori1/b1/bb1.csv', delimiter=",")
model = KMeans(n_clusters=2).fit(users)
pca = PCA(n_components=2)
users_r = pca.fit_transform(users)
plt.figure()
for (i, label) in enumerate(model.labels_):
if label == 0:
plt.scatter(users_r[i, 0], users_r[i, 1], c='red')
plt.xlabel('pc1')
plt.ylabel('pc2')
plt.show()やりたいこと
csvファイルbb1.csvとは別にbb2.csvなるものを読み込み。
まとめてPCAをかけてbb1.csvの出力を青色でプロット、bb2.csvの出力を赤色でプロットするようなグラフを作成するコードを作りたいです。
どのようなコードを追加すれば希望の出力を得ることができるでしょうか？
またcsvの編集は必要でしょうか？
補足
bb1.csvには危険状態の80×40ピクセルの写真２０００枚を配列化し、１画像データごとに１列に並べたものをcsvに格納しています。
bb2.csvには安全状態の写真２０００枚のデータをbb1と同じ加工をしたものを格納しています。
これらのデータのPCAを行うのは分類のためというより、危険と安全では違った特徴量を持っているのではないかと仮定し、どのような特徴量を持っているか観る為にPCAを行います。
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checkベストアンサー
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すでに「危険」「安全」とカテゴライズ済みのデータについて、２つのカテゴリ間の比較をしようという話と受け取りました。であれば、magichanさんからも指摘がありますが、ここでKMeansが登場する必要性は感じられません。
scatterのcオプションで要素ごとの色を指定してやれば良いだけのはずです。
下のような雰囲気で。
# usersにはbb1,bb2の全データを入れておく。
users_r = pca.fit_transform(users)
# 前半2000(bb1からのデータ)と後半2000(bb2からのデータ)にそれぞれ色コードを割り当て
ccode = [1]*2000 + [2]*2000
plt.scatter(users_r[:, 0], users_r[:, 1], c=ccode)投稿
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wakame
2017/11/30 20:53
質問から察するにbb1.csvに危険？な画像情報が格納されて、bb2.csvに安全？な画像情報が格納されているということでしょうか？
wakame
2017/11/30 20:55
あと分類されている状態からさらに教師なし学習(Kmeans)で分類しようとしているのがよくわからなかったです。
tetuwan28emon
2017/11/30 21:56
回答有り難うございます。補足に記入致しました。
magichan
2017/12/01 10:35 編集
やはりよくわかりません。 bb1をPCAかけた結果：青色、bb2をPCAかけた結果：赤色 なのでしたら、Kmeansの結果はどのようにグラフに反映するのでしょうか？ 質問にあるコードは Kmeansの結果で色分けしようとしているように見えますが。
tetuwan28emon
2017/12/02 19:49
システムの構築の為に、ひとまずPCAをかけてみようということでネットに落ちていたコードをそのまま使っていました。確かに分類済みのデータに対してKmeansを使う意味がありませんね。勉強不足でした。