y=iris_data.target # 特征 columns=iris_data.feature_names# ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)'] 1. 2. 3. 4. 5. 6. X: Y: 返回顶部 二、数据预处理 不同特征之间往往具有不同的量纲,由此所造成的数值间的差异可能很大...
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据分为不同的簇或组,使得每个簇内的数据点之间的相似性最大化,而簇与簇之间的差异性则最小化。本文将通过R语言中的kmeans()函数,结合经典的iris数据集,详细讲解K-means聚类算法的应用过程,并对其输出结果进行可视化与分析。 在本文的代码示例中,我们首先对...
首先, 在 Machine Learning Repository 下载 Iris Dataset, 在 pyspark框架下读取数据集内容并将读取数据转为 DataFrame 格式,读取数据的结果如下图所示。 通过设定不同的 k 值, 计算 K-means 聚类算法的聚类效果, 同时计算每次聚类结果下的聚类中心。 本实验设定 k 值为 2-9 之间的整数值。 在K-Means 算法的...
利用K-Means聚类算法实现对iris.data.ulabel数据的聚类,这是在网上找到如果要换成我的iris.dateiris.date.ulable请问在哪些地方改package com.company; import java.io.File; import java.util.Scanner; import java.util.Vector; import static com.sun.org.apache.xalan.internal.lib.ExsltStrings.split; publ...