sklearnを使用してPythonを使用してデータフレーム上でPCAを実行する

Question

すべてのバリアントの行が多数あるサンプル入力ファイルがあり、列はコンポーネントの数を表しています。私が最初にこの.txtファイルをインポート

A01_01 A01_02 A01_03 A01_04 A01_05 A01_06 A01_07 A01_08 A01_09 A01_10 A01_11 A01_12 A01_13 A01_14 A01_15 A01_16 A01_17 A01_18 A01_19 A01_20 A01_21 A01_22 A01_23 A01_24 A01_25 A01_26 A01_27 A01_28 A01_29 A01_30 A01_31 A01_32 A01_33 A01_34 A01_35 A01_36 A01_37 A01_38 A01_39 A01_40 A01_41 A01_42 A01_43 A01_44 A01_45 A01_46 A01_47 A01_48 A01_49 A01_50 A01_51 A01_52 A01_53 A01_54 A01_55 A01_56 A01_57 A01_58 A01_59 A01_60 A01_61 A01_62 A01_63 A01_64 A01_65 A01_66 A01_67 A01_69 A01_70 A01_71 
0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 
0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 
0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 
0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 
0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 
0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 

：

#!/usr/bin/env python 
from sklearn.decomposition import PCA 

inputfile=vcf=open('sample_input_file', 'r') 

Iは、（最初​​の2つの列を意味する）主成分分析を行い、最初の二つの成分をプロットする

を希望私はこのことについて読んだ後にそれについて行くかどうか分からない

sklearn 

二つの成分のための

PCA：

pca = PCA(n_components=2) 
pca.fit(inputfile) #not sure how this read in this file 

したがって、私はnumpyのアレイと、それ

Answer 1

sklearn作品にPCAを実行するPython用のデータフレームとしての私の入力ファイルをインポートする助けが必要。

ですから、numpy.loadtxtを使用したい：

data = numpy.loadtxt('sample_input_file', skiprows=1) 
pca = PCA(n_components=2) 
pca.fit(data)