【例6-7】英国统计学家Fisher提供的鸢尾花数据被广泛用来作为聚类和判别分析的例子。花的原始种类为:1=刚毛鸢尾花、2=变色鸢尾花、3=佛吉尼亚鸢尾花,4个属性依次为sepallen(花萼长) 、sepalwid(花萼宽) 、petallen(花瓣长) 、petalwid(花瓣宽) ,它们的单位统一为mm。此数据集从3种不同的鸢尾花中各取50个...
最后,我们将鸢尾花数据集划分为3类,在DMSAS中输出聚类结果 步骤:分析 → 聚类分析 → K-Means → 选入数据 → 更多 → 模型设置 → 聚类簇数设置为4 → 超参数调优与绘图 → 绘制聚类图 → 确定 最终DMSAS的建模结果如下所示 Python 以下展示使用sklearn,并直接采用sklearn库自带的鸢尾花数据集对K-Means...
一、实验目的 了解聚类算法和K-Means的基本概念 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验 二、实验内容与实验步骤 环境搭建 数据预处理 模型建立与训练 模型评估 这是一个完整的实验步骤,我们首先根据手册实现基础实验——鸢尾花聚类实验,接着改动实验中K的数值以及质心
(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观察值进行聚类。使用平均和单连接对观测值进行聚类。绘制上述聚类方法的树状图。 使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类 讨论和/或考虑...
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...
使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类 讨论和/或考虑对数据进行标准化。 代码语言:javascript 复制 data.frame("平均"=apply(iris[,1:4],2,mean"标准差"=apply(iris[,1:4],2,sd) 在这种情况下,我们将标准化数据,因为花瓣的宽度比其他所有的测量值小得多。
使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类 讨论和/或考虑对数据进行标准化。 data.frame("平均"=apply(iris[,1:4],2, mean"标准差"=apply(iris[,1:4],2, sd) 在这种情况下,我们将标准化数据,因为花瓣的宽度比其他所有的测量值小得多。 向下滑动查看结果▼ ...
聚类结果 我们可以看出聚类结果按照我们的要求分为了三类,分别使用红、蓝、绿三种颜色进行了展示! 聚类效果图: 手写K-means算法 # 鸢尾花数据集 150 条数据## 导包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入数据集包fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.clusterimportKMeans## 加载数据据集iris = datasets....
3. K-Means聚类算法实现 3.1 鸢尾花数据集 3.2 准备工作 3.3 代码实现 3.4 结果展示 4. 问题与解析 1. 作者 张勇 2. K-Means聚类算法 2.1 基本概念 K-Means聚类算法即K均值算法,是一种迭代求解的聚类分析算法,是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。给定一个数据点集合和需要的聚类数...