Iris flower - Wikipedia

Vi kan också se att andra split är en fast man (i den meningen att det spricker upp den första klustret i två kluster som inte är nära till varandra, och att ungefär hälften av de observationer går till varje nytt kluster). Låt oss prova att köra algoritmen 6 gånger (varje körning kommer att ha en annan utgångspunkt för kluster). En klass är linjärt separabla från de andra 2, den senare är INTE linjärt avskiljas från varandra. Jag kan tänka mig att använda denna graf för att snabbt köra olika kluster algoritmer och sedan jämföra dem med varandra och se deras stabilitet (På det sätt som jag just visat i exemplet ovan). Dock, eftersom de är både ladderizes (dvs: att ha sina mindre filial roteras för att vara högre för varje nod), kan vi se att deras kluster är inte identiska (på grund av korsningar). Den tilldelar vikt att bidragen från grannar, så att de närmare grannar bidra mer till att den genomsnittliga än mer avlägsna sådana. Det framgår av diagrammet (till vänster) som den absoluta majoriteten av de prover av olika Iris arter som hör till de olika noderna. Det är ingen tvekan om (för mig) från att titta på denna bild, att tre kluster skulle vara det korrekta antalet kluster. Iris flower data som används i vår studie är en av de mest kända uppgifter som finns i mönster erkännande litteratur. Men vad som är intressant, är att genom växande antal kluster, kan vi märka att det finns 4 olika delar av datapunkter som rör sig mer eller mindre tillsammans (tills vi nådde 4 kluster, på vilken punkt kluster började bryta upp). F Diercksen. Klassificering, Föreningen och Mönster Tillägg hjälp av Neurala Likhet Baserade Metoder. För det andra, medelvärden och standardavvikelser för de fyra kvantitativa variabler har beräknats, vilket tyder på att olika arter, kronblad längd och kronblad bredd är ganska annorlunda, speciellt för setosa. Denna åtgärd liknar rand (eller rand justerat) index och ger ett värde på 1 när två kluster överensstämmer, och 0 när de inte gör det. För varje kluster iteration, cluster centers multipliceras med den första lastning av de viktigaste komponenterna för de ursprungliga uppgifterna. Som visas i Figur 1 och Figur 2, kronblad längd versicolor och virginica är ungefär normalfördelad med olika medel och liknande variation.

R: Edgar Andersons Iris Data - ETH Zürich

Vektorn innehåller observation: s läge i förhållande till hur många kluster dataset var uppdelad i. Denna åtgärd liknar rand (eller rand justerat) index och ger ett värde på 1 när två kluster bekräfta, och 0 när de inte gör det. Diagrammen visar att runt 7 kluster av grupper i de två börjar se betydligt liknande. (Notera att betydligt betyder inte väsentligt). Vi ser till att färg anslutande linje med färgerna i de grenar av tåg (till vänster) dendrogram. För att göra detta enklare, histogram, densitet tomt och scatter plots för att medvetet valt variabler visas i avsnitt 2.2. Visualisering avslöjar några starka klassificering kriterium. Eftersom valet av K har en dramatisk effekt på KNN klassificerare som erhållits, olika K-värden har studerat. Märker vi att ett av de kluster som bildas (den undre) förblir som den är oavsett hur många kluster som vi gör (med undantag för en observation som går sätt och sedan beck). Notera hur de två övre kluster kan ha liknande egenskaper samtidigt som den lägre kluster är helt skilda från de andra två.

Nya typer av sortering modeller och taxonomi algoritmer använder ofta Iris flower uppsättning data som en ingång till att undersöka hur olika teknologier för att sortera och hantera data. Det framgår av dessa att det finns två huvudsakliga kluster är synliga, medan separation av det tredje klustret är svårt. Den mängd av instanser av alla tre arter är mer eller mindre lika, så att vi inte gynna det ena eller det andra klass i prognoserna. Genom att jämföra de två scatter plots i Figur 6 och Figur 7 kan vi se ett par punkter, en versicolor har blivit felklassificerad som virginica och en virginica har blivit felklassificerad som versicolor. Med andra ord, det är till stor hjälp när vi försöker se om det finns någon korrelation mellan två variabler. Men, ett stort spaghetti-liknande härva av linjer indikerar att de två träden är långt ifrån identiska. Ett annat hopp för att hantera detta kan vara att använda färg på linjerna på något sätt, men jag har ännu inte räknat ut hur. Nästa, kan vi lyfta fram de gemensamma sub-träd (med olika färger), och den distinkta kanter (med en streckad linje). Ursprungligen publicerad på UCI Maskinen Lärande Arkiv: Iris Data Set, denna lilla dataset från 1936 används ofta för att testa ut maskinlärande algoritmer och visualiseringar (till exempel, Scatter Plot ). Det är en multivariat data som infördes av Britterna statistikern och biologen Ronald Fisher, 1936.