pythonで２色のプロットのグラフを作りたい

Question

###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。

Comments

[wakame]

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]

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]

回答有り難うございます。補足に記入致しました。

[magichan]

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]

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。

Answer 1

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)

Comments

[tetuwan28emon]

期待どおり色分けができました、ありがとうございます