基于K-means聚类的鸢尾花分类 2023-03-28 21:54:00 请选择预览文件 一、聚类算法的简介 二、K-means聚类算法 三、K-means原理 1、K值的说明 2、K值的选择 3、距离度量 4、新质心的计算 5、是否停止K-means 6、目标函数 四、代码实现和详解 五、应用K-means算法对鸢尾花数据集进行聚类 1、数据准备 2、...
k-means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为k个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大. 如果用数据表达式表示,假设簇划分为(c1,c2,...ck),则我们的目标是最小化平方误差sse(sum of the squared error) s s e = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ c...
K-means算法是一种聚类算法,可以被用来解决鸢尾花的分类问题。下面我将详细解释这些术语和它们的应用。 首先,鸢尾花是一种植物,常见于欧洲和北非地区。鸢尾花的特征包括花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度等。这些特征可以用来对鸢尾花进行分类。 其次,机器学习是一种通过数据训练模型来自动化完成任务的方法。在...
物种分类效果:PCA投影显著区分了鸢尾花数据集中的三个物种(setosa、versicolor、virginica)。 山鸢尾特征:在第一主成分方向上,山鸢尾与其他两个物种形成明显分离。 变色鸢尾和弗吉尼亚鸢尾的特征重叠:这两个物种在特征空间中表现出部分重叠,说明它们具有相似的形态特征。 方差解释能力:前两个主成分保留了数据集的主要信...
1.1 明确问题基本模型,及涉及要素(特征值、有无标记、可考虑的基本算法模型):K-NN、分类、监督学习、有标记、鸢尾花分类 1.2 准备数据集及其处理方法 数据源:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data 数据源说明:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ir...
题目基于K-means模式识别系统的设计与实现 1.1题目的主要研究内容 (1)工作的主要描述 该系统利用K-means聚类算法对鸢尾花数据集进行分类。为了方便分类,使用了数据集中的四类属性中的两类作为分类标准,根据数据集的类别,将K设置为3。开始时先使用python自带的random随机产生3个聚类中心,然后根据K-means算法的流程...
基于kmeans聚类和自组织神经网络的鸢尾花数据集分类,包括k均值聚类,SOM的监督聚类和SOM的无监督聚类 (0)踩踩(0) 所需:1积分 角度传感器操作说明举例.zip 2024-12-23 00:18:35 积分:1 125N2G-VB一种N-Channel沟道TO263封装MOS管 2024-12-22 18:16:09 ...
默默为莹:【数据挖掘:基于Spark框架的K-Means聚类1】Win10下Anaconda配置pyspark2 赞同 · 0 评论文章 一、Iris(鸢尾花)数据集 Iris数据集简介 在博客一些用于聚类和分类问题的数据集里列举了一些常用的聚类和分类数据集。Iris 数据集是其中一种,既可用于聚类实验,也可用于分类实验。
k-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是数据挖掘技术中一种广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚类内紧凑,类间独立。
硬聚类是指数据集中每个样本正好与某个集群相对应,这个在K均值算法和K均值++算法中已有介绍。 软聚类则相反,它指定一个样本数据到一个或者多个集群。软聚类中的一个例子就是模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)算法。 FCM过程与K均值非常相似,然而FCM采用每个点属于每个集群的概率代替硬聚类的分配方式。