使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果
在main.py源代码中修改自己对水果属性(甜度、酸度、水分、脆度)的喜好程度,修改完后执行代码
随机数据集会在Data.csv中生成
会根据数据集进行PCA降维分析和绘图,可以在最后的图表中看出喜欢不喜欢一般般具有明显聚类和区分效果
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python 聚类 效果图 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果
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python 聚类 效果图 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 在main.py源代码中修改自己对水果属性(甜度、酸度、水分、脆度)的喜好程度,修改完后执行代码 随机数据集会在Data.csv中生成 会根据数据集进行PCA降维分析和绘图,可以在最后的图表中看出喜欢不喜欢一般般具有明显聚类和区分效果
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(new)fruit-clustering-using-PCA-master.zip (11个子文件)
fruit-clustering-using-PCA-master
main.py 5KB
.idea
codeStyles
Project.xml 2KB
dbnavigator.xml 22KB
libraries
R_User_Library.xml 123B
workspace.xml 9KB
misc.xml 185B
modules.xml 278B
data_analysis.iml 598B
simsun.ttc 17.37MB
Data.csv 2KB
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