K-Means聚类算法、AI与PCA在数据挖掘中相互关联、相互促进。K-Means算法能够为AI模型提供基础的聚类结果,作为后续分析的起点;AI技术能够进一步挖掘数据中的深层信息,提高聚类的准确性和效率;而PCA则可以为K-Means算法和AI模型提供降维后的数据,减少计算复杂度和噪声干扰。 例如,在图像识别任务中,可以先使用PCA对图像数...
我们想让K-means算法得到最优值,可以尝试多次初始化,而不是初始化一次就盼望它奏效。典型的运行次数在50-1000之间,并且如果K均值算法所用的聚类数相当小(k=2-10),那么多次随机初始化通常可以保证有较好的局部最优解。但如果想要成百上千个聚类,那么多次随机初始化就不会有太大改善。 (3)选取聚类数量K 选取聚...
标准化数据:PCA对数据的规模非常敏感,因此在应用PCA之前,先使用sklearn.preprocessing.StandardScaler对数据进行标准化。 应用PCA:接下来,实例化PCA对象,选择合适的组件数量,然后对数据集进行拟合和转换。 二、K-Means聚类:寻找数据的自然分组 K-Means算法通过将数据点分配到K个簇中,使得簇内的数据点尽可能相似,簇间...
为了更好地考虑花瓣的长度和宽度,使用PCA首先降低维度会更合适。 为了更好地解释PCA图,考虑到主成分的方差。 数据中80%的方差是由前两个主成分解释的,所以这是一个相当好的数据可视化。 向下滑动查看结果▼ 使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三...
# 3.特征⼯程 — PCA transfer = PCA(n_components=0.9) data = transfer.fit_transform(table) # 4.机器学习(k-means) estimator = KMeans(n_clusters=8, random_state=22) y_predict = estimator.fit_predict(data) # 5.模型评估 score = silhouette_score(data, y_predict) ...
% K-means:[idx,Centers]=kmeans(data,k) % 将数据分为k类,idx为每个数据的类别标号,centers为k个中心的坐标, % PCA: [COEFF SCORE latent]=princomp(X) % 现在已经改名为pca而非princomp % 参数说明: %1)COEFF 是主成分分量,即样本协方差矩阵的特征向量; ...
无监督学习常用于聚类。输入数据没有标记，也没有确定的结果，而是通过样本间的相似性对数据集进行聚类，使类内差距最小化，类间差距最大化。无监督学习的目标不是告诉计算机怎么做，而是让它自己去学习怎样做事情，去分析数据集本身。常用的无监督学习算法有K-means、 PCA(Principle Component Analysis)。聚类算法又...
降维:主成分分析PCA降维处理 聚类:K-means(k均值聚类) 2、主成分分析 应用PCA实现特征的降维 定义:高维数据转化为低维数据的过程,在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 作用:使数据维度压缩,尽可能降低原数据的维数(复杂度),损失少量信息。 应用:回归分析或者聚类分析当中 ...
主成分分析(PCA)和K-Means聚类是两种常用的机器学习技术,在数据预处理和无监督学习中尤其有用。PCA是一种降维技术,能够通过减少数据集的特征数目来简化数据集,同时保留大部分变异性。K-Means是一种聚类算法,能够将数据分成几个不相交的群组或“簇”。 参考文档:
使用基于Transformer的预训练模型转换后的高维数据,再使用K-Means和PCA/T-SNE实现用户的聚类 本文先介绍第一种方案的完整过程。 1 项目导图 整个项目的导图: 2 导入库 In 1: 代码语言:python 代码运行次数:3 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp ...