K-Means算法PCA降维

资 源 简 介

K-Means算法PCA降维

详 情 说 明

K-Means算法是一种经典的聚类算法，它不需要预先建立模型或使用标签数据，而是直接根据数据特征进行分组。该算法通过迭代计算数据点与聚类中心的距离，不断调整中心点位置，最终将数据划分为K个类别。

在实际应用中，高维数据可能会影响K-Means算法的效果和可视化展示。这时可以结合主成分分析(PCA)技术，通过线性变换将原始特征空间降维到2维或3维。PCA能够保留数据的主要变化特征，同时大幅减少特征数量。

降维后的数据不仅更便于K-Means算法处理，还能直接用于二维或三维空间的直观展示。这种组合方法特别适合探索性数据分析，让研究人员能够直观地观察数据分布和聚类效果。值得注意的是，PCA降维会损失部分信息，因此需要权衡降维程度与信息保留之间的平衡。