机器学习 - 散点矩阵图

散点矩阵图是一种图形化地表示多个变量之间关系的方法。它是机器学习中一个用于可视化数据集特征之间相关性的有用工具。该图也称为对图，用于识别数据集中两个或多个变量之间的相关性。

散点矩阵图显示数据集中每一对特征的散点图。每个散点图都代表两个变量之间的关系。也可以在图中添加一条对角线，显示每个变量的分布。

散点矩阵图的Python实现

在这里，我们将使用Python实现散点矩阵图。在下面的示例中，我们将使用Sklearn的Iris数据集。

Iris数据集是机器学习中一个经典的数据集。它包含四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。数据集有150个样本，每个样本都被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是一个基于Matplotlib库构建的Python数据可视化库。

示例

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()

在这段代码中，我们首先导入必要的库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的哪一列应用于颜色编码。在本例中，我们使用species列根据每个样本的物种对点进行颜色编码。

最后，我们使用plt.show()函数显示绘图。

输出

这段代码的输出将是一个散点矩阵图，显示Iris数据集中每一对特征的散点图。

请注意，每个散点图都根据每个样本的物种进行颜色编码。