繪製新文檔以繪製散點圖

Question

我期待深入瞭解我的數據。我使用sklearn PCA將它們轉換成VSM，並將它們繪製成matplotlib圖形。這涉及

1. 使用管道

   test = pipeline.fit_transform(docs).todense() 
   

2. 件到我的模型鑄造的文件的數量矩陣

   pca = PCA().fit(test) 
   

3. 然後我使用變換

   data = pca.transform(test) 
   

   將其轉換
個

4. 最後我用繪製Matplotlib

   plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c = categories) 
   

我的問題，結果是這樣的：我如何採取新的句子，並確定他們將在於相對於其他文件繪製。用X標記他們的相對位置？

感謝

Answer 1

1. 也蒙上了新的文件，數字數組

   new = pipeline.transform(new_docs).todense() 
   

   注意，這裏使用了pipeline與先前安裝參數，因此它pipeline.transform，不pipeline.fit_transform。
   
   

2. 使用預先安裝pca變換新的數據。

   new_data = pca.transform(new) 
   

   這會將新數據轉換爲與原始數據相同的PC空間。
   
   

3. 使用第二個scatter將新數據添加到圖中。

   plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c = categories) 
   plt.scatter(new_data[:,0], new_data[:,1], marker = 'x') 
   plt.show()