Vẽ một phân biệt đối xử như là dòng trên scatterplot

Đưa ra một biểu đồ phân tán dữ liệu, tôi có thể vẽ các thành phần chính của dữ liệu trên đó, vì các trục được xếp theo các điểm là các điểm thành phần chính. Bạn có thể thấy một biểu đồ ví dụ với đám mây (bao gồm 2 cụm) và thành phần nguyên tắc đầu tiên của nó. Nó được rút ra dễ dàng: điểm thành phần thô được tính là ma trận dữ liệu x eigenvector (s) ; tọa độ của mỗi điểm số trên trục ban đầu (V1 hoặc V2) là điểm x cos-giữa-trục-và-thành phần (là thành phần của hàm riêng) .

Câu hỏi của tôi: Có thể bằng cách nào đó có thể vẽ một người phân biệt đối xử theo cách tương tự? Hãy nhìn vào pic của tôi. Bây giờ tôi muốn vẽ sự phân biệt đối xử giữa hai cụm, như một dòng được xếp bằng điểm số phân biệt đối xử (sau khi phân tích phân biệt đối xử) làm điểm. Nếu có, cái gì có thể là thuật toán?

OK, vì không ai trả lời tôi nghĩ rằng, sau một vài thử nghiệm, tôi có thể tự làm điều đó. Theo hướng dẫn phân tích phân biệt, hãy đặt T là ma trận sscp của toàn bộ đám mây (dữ liệu X , gồm 2 biến) (độ lệch so với tâm của đám mây) và đặt W là ma trận sscp bên trong cụm (độ lệch so với tâm cụm). B = TW là ma trận sscp giữa các cụm. Phân rã giá trị số đơn của inv (W) B mang lại cho chúng ta U (hàm riêng bên trái), S (ma trận đường chéo của giá trị riêng), V(người bản địa bên phải). Trong ví dụ của tôi về 2 cụm chỉ có giá trị riêng thứ nhất là khác 0 (có nghĩa là chỉ có một phân biệt đối xử), và vì vậy chúng tôi chỉ sử dụng ký tự riêng thứ nhất (cột) của U : U (1) . Bây giờ, XU (1) là điểm số phân biệt đối xử thô được tìm kiếm . Để hiển thị phân biệt đối xử dưới dạng một dòng được xếp chồng với các số đó, nhân số điểm với cos-giữa-trục-và-phân biệt đối xử (là yếu tố của hàm riêng U (1) ) - giống như đã làm với thành phần chính ở trên . Các âm mưu kết quả là dưới đây.