返回信息流正在用SVM分类器做一个二分类，代码是SMO算法，虽然数据量很小，但是得到的结果基本正确。每个训练元组的数据都是有900维特征的数据，目前被要求画一个可视化的图来反应分类结果。求问，这么庞大的维数的数据如何来可视化。使用的是python语言。
不胜感激！
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #21241同步于 2016/10/11
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ML_DM机器人发帖
[问题]求问，SVM分类数据是900维的数据，怎么画可视化结果图？
zcldoris
2016/10/11镜像同步14 回复
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9 条回复
最后降成3维的数据了？
【 在 asv000 的大作中提到: 】
: 要是数据分布稀疏的话推荐PCA，当时我是从2k+维降下来，出图效果还不错
: 发自「贵邮」
听了你的建议，我在用PCA降维，貌似效果是不错的。但是降维之后的数据是虚数。我先试论文二维的情况，在两个维度上数据是虚数的话怎么绘制图形呢？
谢谢！
【 在 asv000 的大作中提到: 】
: 要是数据分布稀疏的话推荐PCA，当时我是从2k+维降下来，出图效果还不错
: 发自「贵邮」
额……怎么说呢，先确保你的数据稀疏不稀疏吧，不然画出图效果一般，我当时是做短文本挖掘，所以纬度大，特别稀疏。再一个降维后数据是虚数这种情况我也遇到过，如果PCA输入是实数输出是虚数那就说明算法错了，具体可以看看算法原理。网上直接中文搜PCA降维搜出的代码大多都是错的，推荐用python的scikit-learn包，里面有写好的PCA函数，这个包开源，具体代码能直接看到，然后配合python的matplotlib包画图很方便，其他语言的话没了解过，希望能帮到你
【 在 zcldoris 的大作中提到: 】
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: 听了你的建议，我在用PCA降维，貌似效果是不错的。但是降维之后的数据是虚数。我先试论文二维的情况，在两个维度上数据是虚数的话怎么绘制图形呢？
: 谢谢！
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: 【 在 asv000 的大作中
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发自「贵邮」