基于爱数科平台(http://www.idatascience.cn ),使用K-Means对鸢尾花数据集进行聚类分析,然后使用柱状图对不同类的样本数结果进行可视化分析,最后对聚类结果进行评估。自动生成报告。
k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标是使得各类的聚类平方和最小,即最小化: 结合最...
请注意,这个可视化只显示了花瓣长度和花瓣宽度的维度,对于全面的数据集分析,可能需要更复杂的可视化技术或维度降低方法。 通过上述步骤,我们可以对鸢尾花数据集进行KMeans聚类分析,并通过Adjusted Rand Index评估聚类效果,同时以可视化的方式展示聚类结果。
2.数据集定义了五个属性:sepal length(花萼长)、sepal width(花萼宽)、petal length(花瓣长)、petal width(花瓣宽)、class(类别)。 3.最后一个属性一般作为类别属性,其余属性为数值,单位为厘米。 注:鸢尾花数据集在sklearn中有保存,我们可以直接使用库中的数据集 二、k-means代码原理 K-means算法是典型的基于...
1.对sklearn自带的鸢尾花数据集做聚类[1] ###K-means-鸢尾花聚类###importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeans#from sklearn import datasetsfromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()X=iris.data[:]##表示我们只取特征空间中的后两个维度#绘制数据分布图plt.scatter...
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k-medoids聚类代码 在本节中,我们将使用在上两节中使用的相同的鸢尾花数据集,并进行比较以查看结果是否明显不同于上次获得的结果。 实现k-medoid聚类 在本练习中,我们将使用R的预构建库执行k-medoids: 将数据集的前两列存储在iris_data变量中: iris_data<-iris[,1:2] ...
Python使用K-means聚类算法进行分类案例一则 K-means算法是经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一,其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 最终的k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类...
之前分享过kmeans算法(传送门:数据挖掘算法—K-Means算法),这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割,使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。 步骤1:读取图像 读取hestain.png, he = imread('hestain.png'); imshow(he), title('H&E image'); ...