利用PCA視覺化異常點

異常點往往是由於某乙個特徵或者多個特徵數值異常。但是對於多維度特徵無法直接進行視覺化觀測異常點，利用pca技術進行維度縮減，可以在二維或者三維空間上進行視覺化展示。

原資料如下:

pcapca=pca(n_components=2) #壓縮到二維空間中

x_pca=pca.fit_transform(df_test)

x_pca.shape

(6, 2)

畫出散點圖，找出異常點
找出異常點的索引號
l=

for i,item in
enumerate(x_pca):
if item[0]>-25 or item[1]>0:
print(i)

4

5
總結：從原資料我們直**資料，就發現第4和第5行資料屬於異常，通過畫圖找出來的異常點與初步判斷一致。
 
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