np.random.seed(42)importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmimportplotly.expressaspximportplotly.graph_objectsasgoimportseabornassnsimportshapfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingimportPowerTransformer,OrdinalEncoder,OneHotEncoderfromsklearn.composeimportColumnTransformerfromsklearn.pipelineimpo...
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,簇间的数据点尽可能不同,从而发现数据的自然分组。 实践步骤: 选择K值:K是事先设定的簇的数量。Yellowbrick库的KElbowVisualizer可以帮助我们通过肘部法则选择一个合适的K值。 应用K-Means:使用sklearn.cluste...
# 使用PCA进行降维,以便更好地进行聚类分析pca = PCA(n_components=2) # 降至2维以便可视化 X_pca = pca.fit_transform(X_std) # 使用K-means进行聚类 k = 3 # 基于先前的分析决定将用户分为3个群体 kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) y_kmeans = kmeans.fit_predict(X_pca) #...
K-means的APl sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=3,init="k-means++") # K-means聚类 n_clusters:开始的聚类中心数量k值 init:初始化方法,{'k-means ++','random',ndarray,callable},默认='k-means ++' 更多:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html K-means性...
机器学习 PCA降维和K-means聚类。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-Mea - CJavaPY编程之路于20240505发布在抖音,已
K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集{x(1),x(2),…,x(m)}{x(1),x(2),…,x(m)}(其中x(i)∈Rnx(i)∈Rn)和聚类数量KK(将数据划分为KK类);算法输出是KK个聚类中心μ1,μ2,…,μKμ1,μ2,…,μK和每个数据点x(i)x(i)所在的分类。
结果显示，前两个主成分解释了数据中约80%的方差，这说明PCA图是很好的可视化工具。接着，我们进行k-means聚类，将数据集分为三组，这是因为从先前的PCA图中观察到的聚类结构显示了三个明显组的存在。这次聚类结果同样通过PCA图呈现，强调了花瓣长度和宽度在聚类分析中的关键作用。(b) 部分：层次聚类 ...
原文链接: tecdat.cn/?p=22838 原文出处: mp.weixin.qq.com/s/Rkb_0-vg8r_N1NJWwfcIXw 问题:使用R中的鸢尾花数据集 (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...
1. 导入需要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin
PCA，即主成分分析，是数据降维的常用技术。它能够降低数据集的维度，同时尽量保留原始数据的变异性。在Python中，scikit-learn库提供了实现PCA降维的功能。以下是常用的PCA参数：使用代码：K-means聚类 K-means是一种被广泛应用的聚类算法，它通过将数据划分为多个类别或群组，使得同一群组内的数据点具有较...