PCA降维、k均值聚类、k近邻监督分类

资 源 简 介

PCA降维、k均值聚类、k近邻监督分类

详 情 说 明

在数据分析领域，降维和聚类常被用于探索性数据分析和预处理。PCA降维能够有效提取数据主成分，消除冗余特征并保留关键信息。对降维后的数据进行k均值聚类，可以自动发现数据中的潜在分组结构。

通过可视化手段展示聚类结果时，能够直观看到数据点的分布以及各簇质心的位置。这种探索性分析有助于理解数据特性，并为后续监督学习提供参考。完成聚类分析后，将数据划分为训练集和测试集，使用k近邻算法进行监督分类。

k近邻算法的优势在于其简单直观的决策机制，通过计算样本与训练数据的距离来确定类别。当数据经过适当预处理且特征选择合理时，k近邻分类器能够表现出良好的分类性能。这一完整流程展示了从无监督学习到监督学习的典型数据分析方法，适用于许多实际应用场景。