Python 机器学习 PCA降维和K-means聚类及案例

Question

如题所述

Answer 1

主成分分析（PCA）与K-Means聚类是机器学习领域中的两项重要技术，尤其在数据预处理和无监督学习领域中发挥着关键作用。PCA作为降维技术，旨在通过降低数据集的特征数量，简化数据结构，同时尽可能保留数据的主要变异性。K-Means聚类算法则是一种将数据划分为若干不相交群组或“簇”的方法。

参考文档：Python 机器学习 PCA降维和K-means聚类及案例-CJavaPy

PCA降维

PCA，即主成分分析，是数据降维的常用技术。它能够降低数据集的维度，同时尽量保留原始数据的变异性。在Python中，scikit-learn库提供了实现PCA降维的功能。以下是常用的PCA参数：

使用代码：

K-means聚类

K-means是一种被广泛应用的聚类算法，它通过将数据划分为多个类别或群组，使得同一群组内的数据点具有较高的相似度，而不同群组间的数据点相似度较低。在Python中，我们通常使用scikit-learn库的KMeans类来执行K-means聚类。以下是K-means算法的常用参数：

使用代码：

用户对物品类别的喜好细分案例

在用户对物品类别的喜好细分案例中，我们可以结合PCA和K-means聚类算法来分析用户对不同物品的喜好，并将用户划分为不同的群体。这种方法能够从高维数据中提取关键特征，并基于这些特征将用户分组，以便更好地理解不同用户群体的行为和偏好。

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