#创建模型prcomp(x = iris)#把预测的组放在最后PCADF$KMeans预测<- Pred#绘制图表plot(PCA, y = PC1, x = PC2,col ="预测\n聚类", caption ="鸢尾花数据的前两个主成分,椭圆代表90%的正常置信度,使用K-means算法对2个类进行预测") + 向下滑动查看结果▼ 点击标题查阅往期内容 R语言鸢尾花iris数据...
return centroids_change,newCentroids # 使用K-means进行分类 def k_means(dataSet,k): # 随机获取质心,作初始化处理 # 从数据集中随机取k个元素作为质心 centroids = random.sample(dataSet,k) centroids_change,newCentroids = Centroids_Init(dataSet,centroids,k) # 不断更新质心,直到centroids_change为0,表示...
本文选自《R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集》。 点击标题查阅往期内容 SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择的影响因素调查数据分析 数据分享|R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标 数据分享|R语言用主成分PCA...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。 算法原理 随机...
(1)K-Means算法的优点 原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快;聚类效果较优,算法的可解释度比较强。(2)K-Means算法的缺点 K值的选取不好把握;对于不是凸的数据集比较难收敛;如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类效果不佳;采用迭代方法,得到...
algorithm:用于指定Kmeans的实现算法,可以选择'auto' 'full'和'elkan',默认为'auto',表示自动根据数据特征选择运算的算法。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24.
K-Means聚类分析-有标签 模型亮点 初始测试集上评分为0.51,调参后测试集上评分为0.75 数据集由sklearn自带 ---以下为模型具体实现--- Step1.数据读取 how 数据读取? 使用load_iris命令,加载鸢尾花数据集 fromsklearn.datasetsimportload_iris iris=load_iris...
Kmeans划分k个簇,不同k值的情况对最终结果的影响至关重要,不同的k值会带来不同的结果,如下图所示: 一般情况下,我们确定k值常用两种方法:先验法、手肘法 2.3.1先验法 先验法比较简单,就是凭借着业务知识确定k的取值。比如对于iris花数据集,我们大概知道有三种类别,可以按照k=3做聚类验证。从下图可看出,对比聚类...
数据挖掘-KMeans算法 K-Means属于聚类算法,是一种无监督学习算法,没有训练集和测试集之分,也没有正确分类的标签与之参照来提升学习效果。 聚类就是把一堆样本根据一些特性分成不同的簇,也就是类。 聚类类型有以下几种: 层次的与划分的:划分聚类就是简单的讲数据集划分成不重叠的子集(簇);如果簇允许有子簇,...
K-means(K-均值)聚类 在对完整的数据集进行初步分析后,本文采用K-means聚类算法对数据集进行聚类分析。在聚类过程中,我们首先需要确定聚类的个数k。根据肘部法则和轮廓系数法则,我们得出最终选择k=5为较为合适的聚类数目。通过SPSS Modeler的K-means节点进行计算,得到了以下聚类概况、聚类类别和散点图结果。