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如何解释由PCA的维度形成的聚类

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，新坐标系的选择是使得数据在新坐标系下的方差最大化。PCA的维度形成的聚类可以解释为通过PCA降维后的数据在新的低维空间中的聚类效果。

具体解释如下：

  1. PCA的维度形成的聚类是指在进行PCA降维后，数据在新的低维空间中的聚类效果。PCA通过保留原始数据中最重要的特征，即方差最大的特征，来实现降维。在降维后的低维空间中，数据点之间的距离可能更加明显，从而形成了聚类效果。
  2. PCA的维度形成的聚类可以用于数据分析、模式识别、图像处理等领域。在数据分析中，通过PCA降维后的数据可以更容易地进行可视化和理解。在模式识别中，PCA可以用于特征提取，从而提高分类和识别的准确性。在图像处理中，PCA可以用于图像压缩和去噪等任务。

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请注意，以上仅为示例，实际选择产品应根据具体需求进行评估和选择。

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    应用 解释性模型通常用于需要作出解释的场景。比如展示 「为什么 」做出某个决定，或者解释两个或多个变量之间「如何」相互关联。在实践中，你的机器学习模型的可解释性与机器学习模型本身的性能一样重要。...如果你不能解释一个模型是如何工作的，那么这个模型就很难取信于人，自然也就不会被人们应用。...3 聚类算法 （k-Means，分层聚类法） 什么是聚类算法？ 聚类算法是用来进行聚类分析的一项无监督学习任务，通常需要将数据分组到聚类中。...同样，聚类算法能帮你识别一组数据中的不同部分。一个常见的聚类细分是对用户/客户的细分。 算法 K-means聚类：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。...4 降维算法 (PCA, LDA) 什么是降维算法？ 降维算法是指减少数据集输入变量（或特征变量）数量的技术。本质上来说降维是用来解决“维度诅咒”的。

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    5大常见机器学习算法

    算法应用 解释性模型通常用于需要作出解释的场景。比如展示 「为什么 」做出某个决定，或者解释两个或多个变量之间「如何」相互关联。 在实践中，你的机器学习模型的可解释性与机器学习模型本身的性能一样重要。...如果你不能解释一个模型是如何工作的，那么这个模型就很难取信于人，自然也就不会被人们应用。...同样，聚类算法能帮你识别一组数据中的不同部分。一个常见的聚类细分是对用户/客户的细分。 算法解释 K-means聚类：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。...降维算法 比如常见的PCA， LDA等 什么是降维算法 降维算法是指减少数据集输入变量（或特征变量）数量的技术。本质上来说降维是用来解决“维度诅咒”的。...算法解释 主成分分析（PCA）：一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是在原有n维特征的基础上重新构造出来的，全新的正交特征。

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    5 大常用机器学习模型类型总结

    应用 解释性模型通常用于需要作出解释的场景。比如展示 「为什么 」做出某个决定，或者解释两个或多个变量之间「如何」相互关联。 在实践中，你的机器学习模型的可解释性与机器学习模型本身的性能一样重要。...如果你不能解释一个模型是如何工作的，那么这个模型就很难取信于人，自然也就不会被人们应用。...03 聚类算法 (k-Means，分层聚类法) 什么是聚类算法？ 聚类算法是用来进行聚类分析的一项无监督学习任务，通常需要将数据分组到聚类中。...同样，聚类算法能帮你识别一组数据中的不同部分。一个常见的聚类细分是对用户/客户的细分。 算法 K-means聚类： K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。...机器学习 | KMeans聚类分析详解 层次聚类： 通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。 04 降维算法 (PCA, LDA) 什么是降维算法？

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    如此，每个连续的部件解释较少的方差，从而从中减少了变量的个数 X， 米，主要组件的数量， ķ。在使用PCA时存在一些挑战。从而从中减少了变量的个数 X， 米，主要组件的数量， ķ。...PCA的非线性适应包括非线性PCA和内核PCA。 自组织映射（SOM） 自组织映射（SOMs）最初是由Kohonen在20世纪90年代中期发明的，有时也被称为Kohonen Networks。...因此，由SOM执行的维度降低的类型与由PCA执行的降维类型不同，并且SOM实际上更类似于诸如K均值聚类的 聚类算法。...然而，SOM和聚类的区别在于数据集的聚类将（一般来说）保留数据集的概率密度函数，而不是数据集的拓扑结构。这使SOM特别有用于可视化。...PCA的应用 Weka是数据挖掘任务的机器学习算法集合，它可以直接应用于数据集，也可以从您自己的Java代码中调用.Weka包含数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则，可视化，也非常适合开发新的机器学习方案

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    画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。...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。...Pred) 为了更好地解释PCA图，考虑到主成分的方差。...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。...plot(萼片长度,萼片宽度, col =pred) 向下滑动查看结果▼ 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。

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    照片由Ishan @seefromthesky 在 Unsplash拍摄 基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)是一种无监督的ML聚类算法。无监督的意思是它不使用预先标记的目标来聚类数据点。...另一方面，DBSCAN不要求我们指定集群的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。它没有质心，聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的过程形成的。 DBSCAN是如何实现的呢?...集群可视化解释:获得集群之后，解释每个集群非常重要。这通常是通过合并原始数据集和集群并可视化每个集群来完成的。每个集群越清晰越独特越好。我们将在下面实现这个过程。...特征降维 在一些算法如KMeans中，如果数据集的特征维度太大，就很难精确地构建聚类。高维数并不一定意味着成百上千维度的特征。甚至10个维度的特征也会造成准确性问题。...在我们的示例中，我们试图根据工作特征对包含15,000名员工的数据集进行聚类。我们首先标准化了数据集以缩放特征。接下来，我们应用主成分分析将维度/特征的数量减少到3个主成分。

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