K-means算法和PCA算法都可以用于数据分析和挖掘,但它们的主要目的和应用场景不同。PCA主要用于数据降维,通过保留数据中最重要的特征来减少数据的维度;而K-means主要用于数据聚类,将数据划分为不同的簇以发现数据中的结构和模式。尽管它们的目的不同,但在某些情况下它们可以相互结合,共同应用于数据分析任务中。 K-mea...
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,在二维空间中保留95.8%的数据方差。K均值聚类识别出的模式与实际物种分类具有高度一致性...
下面我们先来看下k-means的算法,然后来解释它是如何优化代价函数的。 随机选择k个簇的中心μ1,μ2,...,μk重复下面步骤直到收敛: 1. 对于每个x(i),计算c(i)(x(i)距离第j个簇的中心最近,则c(i)=j) 2. 更新μk( 新μk为所有满足c(i)=k的x(i)的中心 ) 对于步骤1来说,我们固定了μ1,μ2,...
一、K-means聚类中心初始化问题。 1)随机初始化各个簇类的中心,进行迭代,直到收敛,并计算代价函数J。 如果k=2~10,可以进行上述步骤100次,并分别计算代价函数J,选取J值最小的一种聚类情况,能够得到一个相对不错的局部最优解。(因为k值较小情况下,不同的随机中心,聚类结果不同) 2)如果k值很大,则多次随机意义...
pca_df['species'] = target # 计算解释方差比 explained_variance = pca.explained_variance_ratio_ print("Explained Variance Ratio:", explained_variance) # 应用KMeans进行聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) kmeans_labels = kmeans.fit_predict(principal_components) ...
# 计算解释方差比explained_variance=pca.explained_variance_ratio_print("Explained Variance Ratio:", explained_variance) # 应用KMeans进行聚类分析kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=42)kmeans_labels=kmeans.fit_predict(principal_components)
解释:同一标签下不同画像对应的数据,我要对此数据做聚类, 结果展示: 后端代码显示 k-means:无监督聚类算法,大家可以具体搜一下无监督和有监督的区别,重要的是设定一个k值,这个k代表你要把数据归位k类,符合其中的哪一个的就聚集在那个点附近。内部算法大家参考我在下面贴出的链接。 PCA:主成分分析,浅层意思就是...
pca_df['species'] =target # 计算解释方差比 explained_variance=pca.explained_variance_ratio_ print("Explained Variance Ratio:", explained_variance) # 应用KMeans进行聚类分析 kmeans=KMeans(n_clusters=3, random_state=42) kmeans_labels=kmeans.fit_predict(principal_components) ...
% 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; ...
% 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；% 2）SCOR...