はじめに

次元削減（じげんさくげん、英: Dimensionality reduction、dimension reduction）とは、高次元空間から低次元空間へデータを変換しながら、低次元表現が元データの何らかの意味ある特性を保持することである。
出典：Wikipedia

PCA

主成分分析（principal component analysis; PCA）

pip install scikit-learn

from sklearn.decomposition import PCA

reducer = PCA(n_components=5) # 主成分数を指定
res = reducer.fit(array)

t-SNE

pip install scikit-learn

from sklearn.manifold import TSNE

reducer = TSNE(n_components=2)
res = reducer.fit_transform(array)

UMAP

pip install umap-learn

import umap

#上手く行かなかったら以下でリトライ
#import umap.umap_ as umap

reducer = umap.UMAP()
res = reducer.fit_transform(array)

(おまけ) k-meansクラスタリング

from sklearn.cluster import KMeans

pred = KMeans(n_clusters=8).fit(array) # クラスター数を指定
labels = pred.labels_

可視化

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(3,3))
ax1 = fig.add_subplot(111)

plt.scatter(
    x=res[:,0], 
    y=res[:,1],
    alpha=1,
    s=0.1
)
plt.show()

`pandas.DataFrame`を用いる場合

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.manifold import TSNE
import umap.umap_ as umap
from sklearn.cluster import KMeans

array = np.array(df)

reducer = PCA(n_components=5) 
res = reducer.fit(array)

pred = KMeans(n_clusters=8).fit(array)
labels = pred.labels_

df['PCA_one'] = res[:,0]
df['PCA_two'] = res[:,1]
df['kmeans'] = labels


fig = plt.figure(figsize=(3,3))
ax1 = fig.add_subplot(111)

plt.scatter(
    x=df['PCA_one'], 
    y=df['PCA_two'],
    alpha=1,
    s=0.1,
    c=df['kmeans'],
    cmap='tab10'    
)
plt.show()