Iris analyse af data eksempel i R - SlideShare

Iris blomster data sæt - Wikipedia

Iris-Datasættet GitHub

Vi kan også se, at den anden split er en solid en (i den forstand, at det splitter den første klynge i to klynger, som ikke er tæt på hinanden, og at omkring halvdelen af de observationer, der går til hver af de nye klynger). Lad os prøve at køre algoritmen 6 flere gange (hver sigt vil have et andet udgangspunkt for klynger). En klasse er lineært for at de kan adskilles fra de andre 2; sidstnævnte er IKKE lineært, for at de kan adskilles fra hinanden. Jeg kan forestille mig at bruge denne graf til hurtigt at køre forskellige clustering algoritmer og derefter sammenligne dem med hinanden og undersøge deres stabilitet (I den måde, jeg lige vist i eksemplet ovenfor). Men da de er både ladderizes (dvs: at have deres mindre filial drejes til at være højere for hver node), kan vi se, at deres clustering er ikke identiske (på grund af den overfarter). Det tildeler vægt til de bidrag, naboer, således at den nærmere naboer bidrage med mere i gennemsnit end de mere fjerne dem. Det er klart, ud fra diagrammet (venstre), at det absolutte flertal af de udtagne prøver af de forskellige Iris arter, der hører til de forskellige knuder. Der er ingen tvivl om (for mig) at se på dette billede, at tre klynger ville være det korrekte antal klynger. Iris blomst data, der bruges i vores undersøgelse er en af de bedst kendte data findes i mønstergenkendelse litteratur. Men hvad der er interessant, er, at gennem det stigende antal klynger, vi kan mærke, at der er 4 tråde af data punkter, der bevæger sig mere eller mindre sammen (indtil vi nåede 4 klynger, på hvilket tidspunkt klynger begyndte at bryde op). F Diercksen. Klassificering -, Forenings-og Mønster Færdiggørelse ved hjælp af Neurale Lighed Baserede Metoder. For det andet, middelværdier og standardafvigelser af de fire kvantitative variabler blev beregnet, hvilket indikerer, at der på tværs af forskellige arter, kronblad længde og kronblad bredde er meget forskellige, især for setosa. Denne foranstaltning er magen til rand (eller rand justeret) indeks, og giver en værdi på 1, når de to klynger er i overensstemmelse, og 0 når de ikke gør det. For hver klynge iteration, klynge-centre ganges med den første læsning af de vigtigste elementer i de oprindelige data. Som vist i Figur 1 og Figur 2, kronblad længde af versicolor og virginica er tilnærmelsesvis normalt fordelt med forskellige midler og lignende variation.

Iris Blomster Data Sæt R

Den vektor, der indeholder den observation ' s placering i forhold til hvor mange klynger datasættet blev delt ind. Denne foranstaltning er magen til rand (eller rand justeret) indeks, og giver en værdi på 1, når de to klynger bekræfte, og 0 når de ikke gør det. De parceller, der viser os, at på omkring 7 klynger grupper i de to er begyndt at se væsentligt lignende. (Bemærk, at betydeligt betyder ikke væsentligt). Vi sørger for, at farve den forbindende tråd med farverne i de forskellige grene af tog (til venstre) dendrogram. For at gøre dette punkt mere ligetil, histogram, tæthed plot og scatter plots af bevidst valgte variabler er vist i afsnit 2.2. Visualiseringen viser nogle stærke klassifikation kriterium. Da valget af K er en drastisk effekt på KNN klassificeringen opnået, forskellige K-værdier blev undersøgt. Vi bemærker, at en af de klynger, der dannes (den nederste) forbliver som det er, uanset hvor mange klynger tillader vi (bortset fra en observation, der går langt og derefter beck). Bemærke, hvordan de to øvre klynger kan have lignende egenskaber, mens den lavere klynge er ganske forskellig fra de to andre.

Nye former for sortering modeller og taksonomi algoritmer ofte brug Iris blomst datasæt som input, til at undersøge, hvordan forskellige teknologier kan sortere og håndtere data sæt. Det er tydeligt, at de to vigtigste klynger, der er synlige, mens den adskillelse af den tredje klynge er svært. Mængden af tilfælde af, at alle tre arter er mere eller mindre lige så vi ikke favorisere den ene eller den anden klasse i forudsigelser. Ved at sammenligne de to scatter-plots i Figur 6 og Figur 7, kan vi se et par punkter, man versicolor er klassificeret som virginica og en virginica er klassificeret som versicolor. Med andre ord, det er meget nyttigt, når vi forsøger at se, om der er nogen korrelation mellem to variabler. Der er dog en stor spaghetti-lignende virvar af linjer, der angiver, at de to træer er langt fra at være identiske. Endnu håb for håndtering af dette kan være ved hjælp af farve af linjerne på en eller anden måde, men jeg har endnu ikke fundet ud af hvordan. Næste, vi kan fremhæve den fælles sub-træer (med forskellige farver), og de forskellige kanter (med en stiplet linje). Oprindeligt udgivet på UCI Machine Learning-Arkivet: Iris-datasættet, denne lille datasæt fra 1936 er ofte brugt til at afprøve machine learning algoritmer og visualiseringer (for eksempel, Scatter-Plot ). Det er en multivariat datasæt, der blev indført af den Britiske statistiker og biolog Ronald Fisher i 1936.