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) pca_df['Cluster']=kmeans_labels # 计算解释方差得分 variance_score=explained_variance_score(features_scaled,pca.inverse...
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-mean...
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) pca_df['Cluster'] = kmeans_labels # 计算解释方差得分 variance_score = explained_variance_score(features_sca...
# 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) pca_df['Cluster'] =kmeans_labels # 计算解释方差得分vari...
我们关于监督学习的课程已经告一段落,这次 Ng 将给我们介绍两个很常用的无监督学习算法。一个是用来将数据划分到不同类别的k-means算法,一个是用来提取重要特征并给特征降维的PCA算法。 点击课程视频你就能不间断地学习 Ng 的课程,关于课程作业的 Python 代码已经放到了 Github 上,点击课程代码就能去 Github 查看,...
fromsklearn.clusterimportKMeans # 导入Iris数据集 iris=sns.load_dataset('iris') # 显示数据样本 print("Dataset Sample:") print(iris.head()) # 特征和目标变量分离 features=iris.drop(columns=['species']) target=iris['species'] # 特征标准化处理 ...
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...
采用K-means压缩,利用聚类算法聚类出16个最有代表性的颜色,每个颜色还是24位。16个最具代表性的颜色用4位表示就行了,这样压缩后就变为16X24+100X4=784bits,大大压缩了空间。 主成份分析PCA 一、用途 1)数据压缩 2)数据降维,加快算法运行。(数据降维后,对算法本身几乎没影响) ...
% 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; ...
上QQ阅读看本书 新人免费读10天 领看书特权 5.5.1 应用场景 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 5.5.2 K-Means算法和PCA方法的基本原理 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 >...