首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
社区首页 >问答首页 >在R中使用k-means的结果

在R中使用k-means的结果
EN

Stack Overflow用户
提问于 2013-01-25 15:19:57
回答 1查看 8.2K关注 0票数 5

我使用R的kmeans指令在数据集中执行k-means算法。我有一个关于我去的一些参数的问题。结果是:

代码语言:javascript
运行
AI代码解释
复制
Cluster means:
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1     5.006000    3.428000     1.462000    0.246000

在这种情况下,集群意味着什么?它是集群内所有物体距离的平均值?

同样在最后一部分,我有:

代码语言:javascript
运行
AI代码解释
复制
Within cluster sum of squares by cluster:
[1] 15.15100 39.82097 23.87947
 (between_SS / total_SS =  88.4 %)

88.4%的价值是什么,它的解释是什么?

谢谢

EN

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2013-01-25 16:21:20

聚类均值组合在由输入变量定义的多变量空间中给出聚类的质心(中心)。因此,您显示的集群1的均值集是该集群的质心(中心)的坐标。它们被计算为分配给该簇的那些样本的每个变量的值的平均值。

88.4 %是对聚类所解释的数据集中总方差的度量。k-means最小化样本的组内离散(扩散),即平方和。这最大化了组之间的分散。通过将样本分配到k个集群而不是n个(样本数量)集群,集群实现了88.4%的平方和减少。

票数 12
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/14524818

复制
相关文章
非线性最小二乘问题例题_非线性自适应控制算法
摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法–LM算法的文章,当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触:
全栈程序员站长
2022/11/10
7750
SLAM算法&技术之Gauss-Newton非线性最小二乘算法
很多问题最终归结为一个最小二乘问题,如SLAM算法中的Bundle Adjustment,位姿图优化等等。求解最小二乘的方法有很多,高斯-牛顿法就是其中之一。
3D视觉工坊
2020/11/19
2.2K0
SLAM算法&技术之Gauss-Newton非线性最小二乘算法
R语言中的偏最小二乘PLS回归算法
我将围绕结构方程建模(SEM)技术进行一些咨询,以解决独特的业务问题。我们试图识别客户对各种产品的偏好,传统的回归是不够的,因为数据集的高度分量以及变量的多重共线性。PLS是处理这些有问题的数据集的强大而有效的方法。
拓端
2020/08/28
1.5K0
总体最小二乘(TLS)
可以从多个角度来理解最小二乘方法,譬如从几何方面考虑,利用正交性原理导出。
sea-wind
2019/09/11
4.9K0
GWAS计算BLUE值1--计算最小二乘均值(lsmeans)
上一次,我计划写个系列,为何?要用BLUE值作表型进行GWAS分析,GWAS分析多年多点或者一年多点的数据时,如何计算矫正后的均值(BLUE值),肝了一上午,写了四篇,从原理到计算方法到代码展示,后面四天的素材就有了,总结一些东西,总能理解更深,保持输出才能不断输入,加油!
邓飞
2021/12/20
1K0
GWAS计算BLUE值1--计算最小二乘均值(lsmeans)
线性回归---(最小二乘)
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。误差的平它通过最小化方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
用户5745385
2019/07/03
1.4K0
线性回归---(最小二乘)
R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA
今天,我们将 在Arcene数据集上执行PLS-DA,  其中包含100个观察值和10,000个解释变量。
拓端
2020/09/25
1.8K0
最小二乘回归的Python实现
写在前面 我们构建了非常强大的私募基金数据库,并基于这个数据库,衍生出了FOF Easy数据可视化终端和FOF Power组合基金管理系统,涉及到非常多复杂的模型及算法。在背后支撑着的,是我们可爱又有实力的研发同志们,他们大多有着非常深厚的金融统计背景。因此,私募云通将在接下来一段时间内,推出《用Python玩转统计模型》系列,用最通俗易懂的语言带你走进统计模型的世界。 赶快转发,让更多小伙伴知道这个消息吧! 什么是OLS回归? 回归分析是实现从数据到价值的不二法门。 它主要包括线性回归、0-1回归、定序
企鹅号小编
2018/01/29
2.6K0
矛盾方程的最小二乘解
结论一:方程组Ax=b的最小二乘解的通式为x=Gb+(I-GA)y, 其中G\in A\{1, 3\}, y是\mathbb C^n中的任意向量.
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
2019/01/22
2.2K0
【技术分享】交换最小二乘
ALS是交替最小二乘(alternating least squares)的简称。在机器学习中,ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分,来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子,我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。
腾讯云TI平台
2020/02/21
1.4K0
论文翻译 | LS-Net:单目双目视觉的非线性最小二乘学习算法
在本文中,我们提出了最小二乘网络,一种神经非线性最小二乘优化算法,即使在逆境中也能有效地优化这些代价函数.与传统方法不同,所提出的求解器不需要hand-crafted的正则化或先验,因为这些都是从数据中隐式学习的.我们把我们的方法应用于运动立体问题。从单目序列的图像对联合估计运动和场景几何形状.我们表明,我们学习的优化器能够有效地解决这个具有挑战性的优化问题.
3D视觉工坊
2020/12/03
9750
论文翻译 | LS-Net:单目双目视觉的非线性最小二乘学习算法
统计学习:最小二乘实例
1.统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 2.统计学习方法三要素——模型、策略、算法,对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。 3.本书主要讨论监督学习,监督学习可以概括如下:从给定有限的训练数据出发, 假设数据是独立同分布的,而且假设模型属于某个假设空间,应用某一评价准则,从假设空间中选取一个最优的模型,使它对已给训练数据及未知测试数据在给定评价标准意义下有最准确的预测。 4.统计学习中,进行模型选择或者说提高学习的泛化能力是一个重要问题。如果只考虑减少训练误差,就可能产生过拟合现象。模型选择的方法有正则化与交叉验证。学习方法泛化能力的分析是统计学习理论研究的重要课题。 5.分类问题、标注问题和回归问题都是监督学习的重要问题。本书中介绍的统计学习方法包括感知机、近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场。这些方法是主要的分类、标注以及回归方法。它们又可以归类为生成方法与判别方法。
AI拉呱
2021/01/14
5610
【技术分享】非负最小二乘
spark中的非负正则化最小二乘法并不是wiki中介绍的NNLS的实现,而是做了相应的优化。它使用改进投影梯度法结合共轭梯度法来求解非负最小二乘。 在介绍spark的源码之前,我们要先了解什么是最小二乘法以及共轭梯度法。
腾讯云TI平台
2020/02/12
3.9K0
最经典的线性回归模型参数估计算法——最小二乘
首先,我们要明白最小二乘估计是个什么东西?说的直白一点,当我们确定了一组数的模型之后,然后想通过最小二乘的办法来确定模型的参数。举个两变量(一个自变量、一个因变量)线性回归的例子来说明一下,如下面所示一堆散点图。
讲编程的高老师
2020/08/14
2.8K0
【技术分享】带权最小二乘
$$minimize_{x}\frac{1}{2} \sum_{i=1}^n \frac{w_i(a_i^T x -b_i)^2}{\sum_{k=1}^n w_k} + \frac{1}{2}\frac{\lambda}{\delta}\sum_{j=1}^m(\sigma_{j} x_{j})^2$$
腾讯云TI平台
2020/02/19
1K0
R语言非线性拟合之多项式回归
前面用了2篇推文,帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法,包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归,以及它们之间的区别和联系,详情请看:
医学和生信笔记
2023/02/14
8220
R语言非线性拟合之多项式回归
最小二乘法求多次拟合
[Java]代码     import java.util.*; public class Nihe { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int n, m, i, j, k; System.out.println("输入x的个数"); Scann
代码伴一生
2021/09/19
5700
最小二乘法曲线拟合
Fitting Parameters: [ 1.26607557e+04 -4.98135295e+04 7.91163644e+04 -6.47495637e+04 2.88643748e+04 -6.80602407e+03 7.57452772e+02 -2.89393911e+01 1.19739704e+01]
裴来凡
2022/05/29
1.1K0
最小二乘法曲线拟合
【技术分享】迭代再加权最小二乘
  迭代再加权最小二乘(IRLS)用于解决特定的最优化问题,这个最优化问题的目标函数如下所示:
腾讯云TI平台
2020/02/14
2.4K0
R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归
偏最小二乘回归是一种回归形式 。  当使用pls时,新 的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量。
拓端
2020/09/25
3.9K0

相似问题

有关MySQL联接的帮助

10

寻找有关在CodeIgniter中联接查询的帮助

12

需要有关SQL查询的帮助(自联接)

11

联接查询帮助

21

联接查询的帮助

42
添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

AI混元助手 在线答疑

扫码加入开发者社群
关注 腾讯云开发者公众号

洞察 腾讯核心技术

剖析业界实践案例

扫码关注腾讯云开发者公众号
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档