python - Python でのデータへの多次元スケーリング

Question

と呼ばれるデータのサンプルに多次元スケーリングを適用する次のコードがありますparkinsonData。

iterations=4
count=0
while(count<iterations):
    mds1=manifold.MDS(n_components=2, max_iter=3000)
    pos=mds1.fit(parkinsonData).embedding_
    plt.scatter(pos[:, 0], pos[:, 1])
    count=count+1

これにより、この MDS アルゴリズムの 4 つの異なるプロットが得られますが、それらはすべてランダム シードのために異なります。これらのプロットは色が異なりますが、値が 0 または 1parkinsonDataの列がありstatus、すべてのプロットでこの違いを異なる色で表示したいと考えています。

たとえば、私は達成したい：

ステータス フィールドの値が 0 の場合は 1 色、ステータス フィールドの値が 1 の場合は別の色の 1 つのプロット。

ステータス フィールドの値が 0 の場合は 1 色で、ステータス フィールドの値が 1 の場合は別の色で表示される 2 番目のプロット。(最初のプロットとは両方の色が異なります)

ステータス フィールドの値が 0 の場合は 1 つの色で、ステータス フィールドの値が 1 の場合は別の色で表示される 3 番目のプロット。(1枚目と2枚目で色違い)

ステータス フィールドの値が 0 の場合は 1 つの色で表示され、ステータス フィールドの値が 1 の場合は別の色で表示される 4 番目のプロット。(第1、第2、第3プロットとは両方の色が異なります)

この期待される動作を達成する方法を知っている人はいますか?