
Wykrywanie anomalii przy użyciu normalnej analizy PCA | 103
dobrze wykrywają znane wzorce oszustw. Ważne jest, aby pamiętać otym
ograniczeniu przy dalszym ocenianiu wyników.
Definiowanie funkcji wykreślającej
Ponownie wykorzystamy funkcję tworzącą wykres punktowy zrozdziału 3, aby wyświetlać
rozdzielanie punktów uzyskiwane przez algorytm redukcji wymiarowości wpierwszych
dwóch wymiarach:
def scatterPlot(xDF, yDF, algoName):
tempDF = pd.DataFrame(data=xDF.loc[:,0:1], index=xDF.index)
tempDF = pd.concat((tempDF,yDF), axis=1, join="inner")
tempDF.columns = ["First Vector", "Second Vector", "Label"]
sns.lmplot(x="First Vector", y="Second Vector", ...