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在本文中,我们将通过Python实践,以Iris鸢尾花数据集为例,探索各种聚类算法的应用。
虽然理论部分较为简略,但实践环节至关重要。在疫情期间的网课学习中,我有幸在机器学习课程中完成了结课报告,特别感谢华中师大张雄军老师的引导,让我在探索中逐渐入门机器学习,收获颇丰。
聚类算法是一种无监督学习方法,它的目标是根据数据的特征,自动将相似的数据分组,而不涉及预设的标签。聚类的目的在于数据简化和理解,发现数据结构的新洞察。
主要的聚类方法有:
我们以Iris数据集为例,初始设置K=3,DBSCAN的半径设为0.5,密度阈值设为2。通过TSNE进行高维可视化,展示了不同算法的预测结果。尽管聚类算法无法直接计算精确度,但通过对比已知分类,我们可以评价如purity这样的指标。
总结来说,不同的聚类方法适用于不同的数据类型和问题,没有绝对的优劣之分,关键在于理解数据特性并选择合适的算法。