本文本将研究采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和K均值聚类算法对鸢尾花数据集进行降维分析和模式识别。PCA用于数据降维的同时保持关键方差信息,聚类算法则用于探索数据的内在分组特征。分析表明PCA能够有效实现物种分类,在二...
我们将使用内置的iris数据集进行 K-means 聚类分析。iris数据集包含了三种鸢尾花的特征数据,我们将使用其前四列特征进行聚类。 1. 数据准备 # 加载数据data(iris)head(iris) 1. 2. 3. 2. 确定 K 值 选择K 值可以使用肘部法则(Elbow Method)来确定最佳聚类数。我们首先计算不同 K 值的总平方误差(Total Wi...
例如,对一个营销组织来说,将不同客户根据他们的特点分组,从而有针对性地定制营销活动;对学校老师来说,将学生根据特点分组,从而有所侧重地进行教育活动。K-Means在不同领域都有类似的应用案例。 鸢尾花数据集(Iris是一类多重变量分析的数据集。它最初是从尾属花朵样本...
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐9-5-鸢尾花数据集聚类任务 视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商、代理商、终端商...上硬声APP就够了
分类:将数据分到预定义的类别。 回归:预测数值型结果。 聚类:将没有标签的数据分组。 关联规则:识别数据中的关联关系。 2. 示例:分类算法 接下来,我们会展示一个简单的分类算法,使用scikit-learn库中的决策树对鸢尾花数据集进行分类。 2.1 数据准备
K均值算法(K-means) 基于密度的聚类方法(DBSCAN) 最大期望算法 可视化和降维 主成分分析 核主成分分析 关联规则学习(啤酒和尿布) Apriori Eclat 有监督学习和无监督学习的区别: 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律,而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集,只有一组数据,在该组...
它包括三个鸢尾花品种,每个品种有50个样本,以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的,但其他两个花种之间不是线性可分离的。 这个数据集的给定列是: i> Idii> 萼片长度(Cm)iii>萼片宽度(Cm)iv> 花瓣长度(Cm)v> 花瓣宽度 (Cm)vi> 品种 让我们把这个数据集可视化,并用kmeans进行聚类。
第九章数据建模 9.2聚类模型 第九章数据建模 (1)算法描述K-means聚类算法属于非层次聚类法的一种,是最简单 的聚类算法乊一,但是运用十分广泛。k-means的计算方法如下: Step1:随机选取k个中心点。 Step2:遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中。
9.1算法原理K均值聚类是经典的划分聚类算法,是一种迭代的聚类分析算法,在迭代过程中不断移动聚类中心,直到聚类准则函数收敛为止,迭代步骤如下:①随机选择K个点作为质心;②将每个数据对象划分到距离最近的质心所在的类中;③计算每个类中数据对象的均值作为新的质心;④重复步骤②和③,直到质心不再发生变化或达到最大迭...
首先创建 KMeans 估计器命名为 KM,簇个数 n_clusters 设置为 3 (其实我们事先直到鸢尾花有三类,通常是给定不同的 n_clusters),打印出聚类的标签。 120 个训练集X_train 被聚成三类,类 0,类 1 和类 2。 函数plot_silhouette 用到的参数有 3 个: X_train:训练集特征 cluster_labels:聚类标签 figsize:图...