Adjusted Rand Index(ARI)是一个介于-1和1之间的值,用于评估聚类效果与真实标签的一致性。值越接近1,表示聚类效果越好;值越接近0,表示聚类结果与随机划分相近;负值表示聚类效果比随机划分还差。 5. 可视化聚类结果 由于iris数据集是四维的(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度),直接在二维平面上可视化可能不够...
四、聚类结果可视化 这里我们的数据集是四维(包含四个特征),我们需要对其进行降维处理,降到二维平面使用散点图来进行展示。 这里的降维采用TSNE。t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 等在08年提出来。此外,t-SNE 是一种非线性降维...
(a)部分:k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。画一个图来显示聚类的情况(b)部分:层次聚类使用全连接法对观察值进行聚类。使用平均和单连接对观测值进行聚类。绘制上述聚类方法的树状图。 使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类 讨论和/或考虑...
#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...
(a):k-means聚类 讨论和/或考虑对数据进行标准化。 data.frame( "平均"=apply(iris[,1:4], 2, mean "标准差"=apply(iris[,1:4], 2, sd) 在这种情况下,我们将标准化数据,因为花瓣的宽度比其他所有的测量值小得多。 使用k-means聚类法将数据集聚成2组 ...
使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类 讨论和/或考虑对数据进行标准化。 代码语言:javascript 复制 data.frame("平均"=apply(iris[,1:4],2,mean"标准差"=apply(iris[,1:4],2,sd) 在这种情况下,我们将标准化数据,因为花瓣的宽度比其他所有的测量值小得多。
本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。结果:聚类算法的聚类结果在直观上无明显差异,但在应用上有不同的侧重点。在 研究中,不能仅仅依靠传统的统计方法来进行聚类分析...
本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。结果:聚类算法的聚类结果在直观上无明显差异,但在应用上有不同的侧重点。在 研究中,不能仅仅依靠传统的统计方法来进行聚类分析...
1)k-平均算法,由簇的平均值来代表整个簇; 2)k中心点算法,由处于簇的中心区域的某个值代表整个簇 2. K-means算法 用于划分的K-Means算法,其中每个簇的中心都用簇中所有对象的均值来表示 sklearn实现iris数据K-Means聚类 代码如下 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.cluster import KMeansiri...
本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。 相关视频 结果:聚类算法的聚类结果在直观上无明...