大家好,我是Peter~ 今天给大家介绍一个聚类和降维结合的项目,分为两块内容: 直接使用原数据,经过数据预处理和编码后,基于原生的K-Means和PCA/T-SNE实现用户的聚类 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...
数据可视化:理解聚类结果 无论是PCA降维还是聚类,数据可视化都是理解结果的关键。Matplotlib和Seaborn提供了丰富的可视化工具,帮助我们深入理解数据集的潜在模式。 PCA结果可视化:通过绘制PCA降维后的散点图,观察数据点在低维空间的分布。 K-Means聚类可视化:使用散点图显示不同簇的数据点,以及簇中心。 DBSCAN结果可视化:...
对于每一个小批量,通过计算平均值得到更新质心,并把小批量的数据分配给该质心,随着迭代次数的增加,这些质心的变化是逐渐减小的,直到质心稳定或者达到指定的迭代次数,停止计算。 六、特征降维 6.1 降维 6.1.1 定义 降维是指在某些限定条件下,降低随机变量(特征)个数,得到一组“不相关”主变量的过程。 降低随机变量...
本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点:聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法,包含: 算法思想 图解K-Means sklearn实现 Python实现 无监督学习unsupervised learning 无监督学习简介 聚类和降维是无监督学习方法,在无监督学习中数据是没有标签的。 比如下面的数据中,横纵轴都是x,没有标签(输出y)。
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 ...
本文选自《R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集》。 点击标题查阅往期内容 SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择的影响因素调查数据分析 数据分享|R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标 ...
降维是指将高维数据转换为低维数据的过程。在K-means算法中,降维可以帮助减少计算成本和减轻维度灾难的影响。常见的降维方法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等。 总结 在使用K-means算法进行聚类之前,进行适当的数据预处理是至关重要的。数据预处理过程包括数据清洗、特征选择、特征缩放、处理缺失值、数据转换...
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据,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
本章主要介绍聚类概念和常用聚类算法,然后详细讲述Scikit-Learn机器学习包中聚类算法的用法,并通过K-Means聚类、Birch层次聚类及PAC降维三个实例加深读者印象。 一.聚类 俗话说“物以类聚,人以群分”,聚类(Clustering)就是根据“物以类聚”的原理而得。从广义上说,聚类是将数据集中在某些方面相似的数据成员放在一...
在无监督学习中,我们通过X可以发现什么。聚类就是主要回答这一类问题。而对于一个具有很多维的数据,那些维度对于我们想要知道的事情的影响比较大,这就是降维要做的事情。 聚类算法,顾名思义,就是一种能将属于同类别的数据聚集在一起的算法,称之为“物以类聚”。聚类的目的就是将相似的对象归为同一簇中,不相似...