K-means + PCA + T-SNE 實現高維數據的聚類與可視化
使用matlab完成高維數據的聚類與可視化 最終效果： ...
原文：R語言高維數據的主成分pca、 t-SNE算法降維與可視化分析案例報告
原文鏈接：http: tecdat.cn p 維度降低有兩個主要用例：數據探索和機器學習。它對於數據探索很有用，因為維數減少到幾個維度 例如 或 維 允許可視化樣本。然后可以使用這種可視化來從數據獲得見解 例如，檢測聚類並識別異常值 。對於機器學習，降維是有用的，因為在擬合過程中使用較少的特征時，模型通常會更好地概括。 在這篇文章中，我們將研究三維降維技術： 主成分分析 PCA ：最流行的降維方法 ...
2019-05-23 18:28 0 941 推薦指數：
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