在Scikit中选择特征和使用K均值恢复特征

我想在Scikit中进行K均值聚类。我有9个特征,但我只想在聚类中选择其中的四个。此外,由于这四个聚类特征的度量单位不同,我希望对这四个特征进行归一化处理以便聚类。然而,我希望以原始形式列出每个数据及其所属的聚类点。我应该怎么做?


回答:

你可以始终使用原始数据点。

要么在原始数据中重新计算质心,要么应用逆归一化(z-归一化是可逆的!);但这样你只能得到你使用的四个属性的数据。

在原始数据中重新计算质心是简单的,这样你也可以获得其他属性的信息(如果你能计算平均值,并且它们不是例如分类变量;但在这种情况下,你可能需要查看众数)

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注