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。
在本示例中,我们使用K-means聚类算法对鸢尾花数据进行分组,使用肘部法则确定了K=3,并通过PCA将聚类结果可视化。聚类分析帮助我们发现数据中的潜在结构,且无监督学习方法非常适合在没有标签的情况下进行探索性数据分析。
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...
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。
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算法是典型的基于距离(欧式距离、曼哈顿距离)的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
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...
基于爱数科平台(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。
聚类分析训练程序 可以使用以下算法训练聚类分析模型: KMeansTrainer 聚类分析输入和输出 输入特征数据必须为Single。无需标签。 该训练程序输出以下列: 异常情况检测 此任务使用主体组件分析 (PCA) 创建异常情况检测模型。基于 PCA 的异常情况检测有助于在以下场景中构建模型:可以很轻松地从一个类中获得定型数据(例如...
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离群值的存在:k均值聚类比离群值更容易对离群值敏感。 聚类中心:k均值算法和k聚类算法都以不同的方式找到聚类中心。 使用k-medoids聚类进行客户细分 使用客户数据集执行k-means和k-medoids聚类,然后比较结果。 步骤: 仅选择两列,即杂货店和冷冻店,以方便地对集群进行二维可视化。