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") + 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...
plot(data = pca,x = 主成分, y = 方差比例, group = 1) 数据中80%的方差是由前两个主成分解释的,所以这是一个相当好的数据可视化。 使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三个组,我们可以执行三个聚类的模型。 kmean(input, centers = ...
为了更好地考虑花瓣的长度和宽度,使用PCA首先降低维度会更合适。 为了更好地解释PCA图,考虑到主成分的方差。 数据中80%的方差是由前两个主成分解释的,所以这是一个相当好的数据可视化。 向下滑动查看结果▼ 使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三...
#创建模型prcomp(x=iris)#把预测的组放在最后PCADF$KMeans预测<-Pred #绘制图表plot(PCA,y=PC1,x=PC2,col="预测\n聚类",caption="鸢尾花数据的前两个主成分,椭圆代表90%的正常置信度,使用K-means算法对2个类进行预测")+ 向下滑动查看结果▼ 点击标题查阅往期内容 R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析 左...
PCA图 为了更好地考虑花瓣的长度和宽度,使用PCA首先减少维度是比较合适的。 #创建模型prcomp(x = iris)#把预测的组放在最后PCADF$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...
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数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 ...
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数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 ...
结果显示,前两个主成分解释了数据中约80%的方差,这说明PCA图是很好的可视化工具。接着,我们进行k-means聚类,将数据集分为三组,这是因为从先前的PCA图中观察到的聚类结构显示了三个明显组的存在。这次聚类结果同样通过PCA图呈现,强调了花瓣长度和宽度在聚类分析中的关键作用。(b) 部分:层次聚类 ...
简介: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 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。
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▼ 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。