K-means + PCA + T-SNE 实现高维数据的聚类与可视化
使用matlab完成高维数据的聚类与可视化 最终效果： ...
原文：R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
原文链接：http: tecdat.cn p 维度降低有两个主要用例：数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度 例如 或 维 允许可视化样本。然后可以使用这种可视化来从数据获得见解 例如，检测聚类并识别异常值 。对于机器学习，降维是有用的，因为在拟合过程中使用较少的特征时，模型通常会更好地概括。 在这篇文章中，我们将研究三维降维技术： 主成分分析 PCA ：最流行的降维方法 ...
2019-05-23 18:28 0 941 推荐指数：
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