在自组织映射图或虹膜数据集中可视化类标签

Question

我正在尝试为Iris数据集（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris）生成SOM映射的可视化。

我迄今为止代码：

from sklearn.datasets import load_iris 
from mvpa2.suite import * 
import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.read_csv(filepath_or_buffer='data/iris.data', header=None, sep=',') 
df.columns=['sepal_len', 'sepal_wid', 'petal_len', 'petal_wid', 'class'] 
df.dropna(how="all", inplace=True) # drops the empty line at file-end 

# split the data table into feature data x and class labels y 
x = df.ix[:,0:4].values # the first 4 columns are the features 
y = df.ix[:,4].values # the last column is the class label 
t = np.zeros(len(y), dtype=int) 
t[y == 'Iris-setosa'] = 0 
t[y == 'Iris-versicolor'] = 1 
t[y == 'Iris-virginica'] = 2 

som = SimpleSOMMapper((240, 320), 100, learning_rate=0.05) 
som.train(x) 

pl.imshow(som.K, origin='lower') 
mapped = som(x) 

for i, m in enumerate(mapped): 
    pl.text(m[1], m[0], t[i], ha='center', va='center', 
      bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.5, lw=0)) 
pl.show() 

产生这种映射：

有什么办法可以自定义面板，所以它看起来像这样的更好？ （取自https://github.com/JustGlowing/minisom）？

基本上我想在一个更好的方式来使用一个更好的调色板（也许更少的颜色）和标记类的标签。

谢谢。

Answer 1

我会回答我的问题：原来，我忘了切开我的数据：

pl.imshow(som.K[:,:,0], origin='lower') 

现在一切看起来不错：