对数据进行kp聚类(k=3) 对数据进行聚类 在进行聚类分析之前,我们需要选择适当的聚类算法。对于混合型数据集,我们可以使用R语言中的k-prototype算法。该算法可以同时处理数值型和分类型变量,并根据变量之间的相似性将样本划分为不同的聚类。 x=data[,-c(1:2)]d <- dist(x)pclust=function(k){n=nrow(data)...
对数据进行kp聚类(k=3) 对数据进行聚类 在进行聚类分析之前,我们需要选择适当的聚类算法。对于混合型数据集,我们可以使用R语言中的k-prototype算法。该算法可以同时处理数值型和分类型变量,并根据变量之间的相似性将样本划分为不同的聚类。 x=data[,-c(1:2)] d <- dist(x) pclust=function(k){ n=nrow(d...
对数据进行kp聚类(k=3) 对数据进行聚类 在进行聚类分析之前,我们需要选择适当的聚类算法。对于混合型数据集,我们可以使用R语言中的k-prototype算法。该算法可以同时处理数值型和分类型变量,并根据变量之间的相似性将样本划分为不同的聚类。 x=data[,-c(1:2)]d<- dist(x)pclust=function(k){ n=nrow(data)...
对数据进行kp聚类(k=3) 对数据进行聚类 在进行聚类分析之前,我们需要选择适当的聚类算法。对于混合型数据集,我们可以使用R语言中的k-prototype算法。该算法可以同时处理数值型和分类型变量,并根据变量之间的相似性将样本划分为不同的聚类。 代码语言:javascript 复制 x=data[,-c(1:2)]d<-dist(x)pclust=functio...
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法,帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。 通过对公司的财务数据、市场表现和发展战略等多个方面的变量进行聚类分析,我们可以将这些公司划分为不同的类别,并分析不同类别的特点和发展趋势。
R语言k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据集(上):https://developer.aliyun.com/article/1497074 找到高相关性变量(相关系数大于0.8) 除了删除高相关性的变量外,我们还可以找出相关系数较高的变量对。这些变量对可能包含一些重要的信息,可以帮助我们更好地理解数据。通过计算变量之间的相关系数,并选择...
k均值聚类算法R语言代码k均值聚类算法的k 1、前面一篇文章算法——K均值聚类算法(Java实现)简单的实现了一下K均值分类算法,这节我们对于他的应用进行一个扩展应用2、目标为对对象的分类3、具体实现如下1)首先建立一个基类KmeansObject,目的为继承该类的子类都可以应用我们的k均值算法进行分类,代码如下package org.cy...
用k个聚类计算k-Prototype聚类的首选验证指标,或根据k-Prototype聚类的choosen指标计算最优聚类数。可能的验证指标有:cindex、dunn、gamma、gplus、mcclain、ptbiserial、剪影和tau。 语法\用法: validation_kproto( method = NULL, object = NULL, data = NULL, k = NULL, lambda = NULL, kp_obj = "optimal...
kmeans聚类 原型聚类 原型聚类称为”基于原型的聚类”(prototype-based clustering),此类算法假设聚类结构能通过一组原型刻画。 通常,算法先对原型进行初始化,然后对原型进行迭代求解。采用不同的原型表示,不同的求解方式,将产生不同的算法。 k-means算法 算法原理 k均值算法首先假设一组向量作为所有簇的簇均值向量...
文章目录k-均值(k-means)聚类1、k-均值算法2、k-均值算法的代价函数3、k-均值算法步骤4、初始化聚类中心点和聚类个数5、sklearn实现k-means算法k-均值(k-means)聚类1、k-均值算法k-均值算法是一种无监督学习,是一种“基于原型的聚类”(prototype-based clustering)方法,给定的数据是不含标签的,目标是找出数...