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mercypang金蟲 (小有名氣)
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[求助]
請問聚類分析和主成分分析的區(qū)別在哪里？
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請問聚類分析和主成分分析的區(qū)別在哪里？ 他們的各自優(yōu)勢和不足是什么？ 謝謝 |
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mercypang
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4樓2011-09-21 09:30:10
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【答案】應助回帖
★ ★
nono2009(金幣+2): 鼓勵應助 2011-09-11 20:03:08
mercypang(金幣+2): 2011-09-27 08:55:19
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mercypang(金幣+2): 2011-09-27 08:55:19
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聚類是對無標簽的數(shù)據(jù)進行分類，優(yōu)勢是無標簽，就是不需要在訓練前對訓練集集中的數(shù)據(jù)點進行人為的事先分類，缺點是聚類得到的模型不一定反映數(shù)據(jù)的真實模型。 主成分分析是對高維數(shù)據(jù)進行降維的一種方法，數(shù)據(jù)維數(shù)很大時處理很消耗計算資源，可以把數(shù)據(jù)首先投影到一個子空間內(nèi)，優(yōu)點當然是能使數(shù)據(jù)易于處理，缺點是數(shù)據(jù)間的結(jié)構(gòu)和關系可能隨著降維處理而遺失。 |
2樓2011-09-10 16:59:08
mercypang
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3樓2011-09-11 19:08:08
【答案】應助回帖
mercypang(金幣+3): 多謝講解 2011-09-27 08:54:43
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這兩個是很不一樣的方法啊，怎么會放到一起講。 聚類相當于將一大群人按照他們的距離（這里的距離可能是他們的相似程度或者其他，越相似距離越短）進行分類，聚類分析可以獲得數(shù)據(jù)的分類，但是這個分類不一定反映數(shù)據(jù)的真實模型。適用于目標分類。 主成分分析是一種線性降維方法，由于原數(shù)據(jù)的維度過高，可以通過一些投影變換，將高維數(shù)據(jù)投影到低維度中，然后再觀察數(shù)據(jù)的特點，便于對數(shù)據(jù)進行進一步的觀察和處理。適用于目標的降維處理。 |
5樓2011-09-21 11:15:44
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