聚类:K-means 一种属于无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中的算法。 K-Means算法步骤 1)从数据中选择k个对象作为初始聚类中心; 2)计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分; 3)再次计算每个聚类中心 4)计算标准测度函数,直到达到最大迭代次数,则停止,否则,继续操作。 5)确定最优的聚...
聚类是无监督学习中的一个重要任务,它将数据点分成若干组。K-Means 是最经典的聚类算法之一,它通过计算数据点之间的距离来将数据划分为 K 个簇。 K-Means 算法原理 K-Means 是一种迭代算法,通过以下步骤进行聚类: 1初始化:随机选择 K 个初始质心。 2分配阶段:将每个数据点分配给最近的质心,形成 K 个簇。
X_std = StandardScaler().fit_transform(X) # 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)...
2. 聚类问题聚类是无监督学习中的一个重要任务,目的是将数据分成若干组,使同一组内的数据相似度高,不同组之间的数据差异大。聚类广泛应用于客户分群、图像分割和市场营销等领域。2.1 K-Means聚类K-Means是聚类中最常用的算法之一,它的目标是将数据分成K个簇,使每个簇内的数据点尽可能接近簇中心。K-Means的步骤...
(3)选取聚类数量K 2.PCA算法 (1)数据压缩 (2)可视化 (3)主成分分析问题规划 (4)PCA算法大致流程 (5)主成分数量选择 (6)压缩重现 (7)PCA使用建议 二、编程代码 1.K-means算法 2.PCA算法 一、无监督学习 与之前我们接触的监督学习相反,在无监督学习中,我们的训练集是 {x(1),x(2),...,x(m)} ...
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:标识出核心点、边界点和噪声点,理解数据的密度结构。 第一步,导入数据 以市场营销数据集为例,其中包含了客户的个人信息、购买行为以及对营销活动的响应。 每行代表一个客户,以下是每列的简要描述: ...
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
Ｋ⁃ｍｅａｎｓ聚类是一种经典的无监督聚类算法，其基本 思想是通过将数据样本划分为ｋ个不同的簇并最小化每个样本与其所属簇中心之间的距离之和，从而使得同一簇内的数据样本在特征空间中更加接近㊂ 该算法通过不断迭代更新簇中心和重新分配样本的过程，最终得到满足最小化距离准则的簇划分结果㊂设数据 集为Ｘ...
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...
利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习。并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果。通过调节聚类算法的参数,来观察聚类效果的变化,练习调参。 数据介绍: 选取某一个驾驶员的经过处理的数据集trip.csv,将该驾驶人的各个时间段的特征进行聚类。(注:其...