#创建模型prcomp(x = iris)#把预测的组放在最后PCADF$KMeans预测<- Pred#绘制图表plot(PCA, y = PC1, x = PC2,col = "预测\n聚类", caption = "鸢尾花数据的前两个主成分,椭圆代表90%的正常置信度,使用K-means算法对2个类进行预测") + 向下滑动查看结果▼ 点击标题查阅往期内容 R语言鸢尾花iris数...
本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。结果:聚类算法的聚类结果在直观上无明显差异,但在应用上有不同的侧重点。在 研究中,不能仅仅依靠传统的统计方法来进行聚类分析...
iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher,1936收集整理。iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属...
#创建模型prcomp(x = iris)#把预测的组放在最后PCADF$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数据集...
sklearn实现iris数据K-Means聚类 代码如下 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.cluster import KMeansiris = load_iris()#加载数据集X = iris.dataestimator = KMeans(n_clusters = 3)#构造K-Means聚类模型estimator.fit(X)#数据导入模型进行训练label_pred = estimator.labels_#获取聚类标签pri...
R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 PCA双曲线图 萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理,为了选择在X、Y上使用哪些变量,我们可以使用双曲线图。 biplot(PCA) 这个双曲线图显示,花瓣长度和萼片宽度可以解释数据中的大部分差异,更合适的图是: ...
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本练习问题包括: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。
使用K-means聚类算法将Iris数据集分为3个簇。首先加载数据,随机选择3个数据点作为初始的簇中心,然后进行100次迭代,计算每个数据点到簇中心的距离,将数据点分配到距离最近的簇,然后更新簇的中心位置。最终,它计算了聚类的准确率,将聚类结果可视化,以便分析聚类效果。 # 设置K值为3。iris数据集有三类花 # 实...
k-means法与k-medoids法都是基于距离判别的聚类算法。本文将使用iris数据集,在R语言中实现k-means算法与k-medoids算法。 k-means聚类 首先删去iris中的Species属性,留下剩余4列数值型变量。再利用kmeans()将数据归为3个簇 1 2 3 names(iris) iris2 <-iris[,-5]#删去species一列 ...
先验比较简单,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,对比聚类预测与实际的iris种类是比较一致的。 手肘法 可以知道k值越大,划分的簇群越多,对应的各个点到簇中心的距离的平方的和(类内距离,WSS)越低,我们通过确定WSS随着K的增加而减...