Octaveで散布図をプロットしてみる

前回に引き続き機械学習のインプット中ですが、機械学習で数式ばっかりコネコネやっていると、その数式が示していてるものを可視化したくなるときがあります。目的関数がボウル型になることや、仮説関数の線形などを目で見て確認したくなってきます。

なのでOctaveでデータをプロットする方法を試してみた次第。

サンプルデータ

サンプルデータ

ラーメンデータベースで、「渋谷区」で検索し、ランキングの上から20件のレビュー件数(x)とポイント数(y)を訓練セットとしました。

octave> load ramenX.txt
octave> ramenX
ramenX =

    596
    522
   1135
    598
    389
    605
    484
    214
    417
    445
    351
    134
    525
     32
    251
    136
     63
    134
    193
    150

octave> load ramenY.txt
octave> ramenY
ramenY =

   98.657
   98.454
   97.738
   97.650
   97.461
   97.207
   97.179
   96.901
   96.538
   95.969
   94.228
   93.939
   93.225
   92.935
   92.223
   92.154
   91.902
   91.728
   91.420
   91.341

x,yを散布図にプロットします。第3引数は点の大きさですね。