判别分析简介

判别分析就是依据训练样本建立判别函数，借助判别函数对给定的新样本数据做出类别归属的分类预测方法，是机器学习中的分类预测方法。
同样，我们会通过判别函数对给定的一组新样本做出分类归属的决策。
因此，将分类归属结果以可视化形式进行展示就显得特别有意义，很重要哇。

Matplotlib编程实现

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npfig, ax = plt.subplots()num = 50sample = 10*np.random.rand(num, 2) var1 = sample[:, 0] var2 = sample[:, 1]td = 12df = 2*var1+var2cates11 = np.ma.masked_where(df >= td, var1) cates12 = np.ma.masked_where(df >= td, var2)cates21 = np.ma.masked_where(df <= td, var1) cates22 = np.ma.masked_where(df <= td, var2)ax.scatter(var1, var2, s=cates11*50, marker="s", c=cates11) ax.scatter(var1, var2, s=cates21*50, marker="o", c=cates21)ax.plot(var1, -2*var1+12, lw=1, color="r", alpha=0.65)ax.axis([-1, 11, -1, 11])plt.show()

成品图

总结

以上是生活随笔为你收集整理的【Python】Matplotlib绘制机器学习中的判别分析示意图的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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