pca-kmeans聚类

资 源 简 介

pca-kmeans聚类

详 情 说 明

PCA-Kmeans聚类是一种结合主成分分析（PCA）和K-means算法的数据挖掘技术。这种方法常用于高维数据集的处理，通过先降维再聚类来提升效率和效果。

核心步骤： 数据预处理：对UCI的Wine数据集进行标准化，消除量纲影响。 PCA降维：通过主成分分析提取关键特征，将数据压缩到低维空间（如2-3维），保留主要方差信息。 K-means聚类：在降维后的数据上运行K-means算法，根据轮廓系数或肘部法则确定最佳聚类数K。 结果评估：通过聚类间距离、簇内紧密度等指标验证效果。

优势： 降维可缓解“维度灾难”，加速K-means收敛 可视化更直观（如二维散点图） 去除噪声特征，提升聚类纯度

应用扩展： 该方法适用于客户分群、图像分割等领域，但需注意PCA可能丢失非线性特征，可尝试结合核PCA或t-SNE优化。