聚类分析，聚类分析，降维数值越高，数值越低 。降维值低，聚类值高，常用统计学分析方法总结(聚类-2/，主成分分析，因子分析1，系统，过程中确定在K类 ， 适合数据量大的数据 。4.有序样本按聚类: n样本排序 ， 相邻样本聚类成一类，5.Fuzzy 聚类方法:模糊数学方法，多用于定性变量，6.添加方法:依次添加样本 ， 全部添加到get 。
1、数据 降维——PCA、SVDdata降维:data降维，直观的好处是降维，便于计算和可视化 。其更深层次的意义在于对有效信息的提取和合成，对无用信息的剔除 。降维 Method _ _属性选择:过滤方法；包装方式；嵌入方法；| _映射方法_线性映射方法:PCA、LDA、SVD分解等| _非线性映射方法:| _核方法:KPCA、KFDA等| _ _二维:| _ _流形学习:ISOMap、LLE、LPP等 。
它不仅对高维数据执行降维 ， 还通过降维 ， 在数据中去除噪声，寻找模式 。PCA用较少的M个特征代替原来的N个特征，新特征是旧特征的线性组合，最大化样本方差 ， 使新的M个特征尽可能不相关 。PCA方法通过消除数据的相关性找到了一个空间，使各种数据在这个空间中得到很好的分离 。
【聚类分析如何降维,如何进行聚类分析】
2、四种 聚类方法之比较四种方法的比较聚类本文介绍了四种常用算法聚类、SOM和FCM ， 阐述了它们各自的原理和应用步骤，并用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较 。结果表明 ， FCM和kmeans的准确率较高，level 聚类的准确率最差，而SOM耗时最长 。关键词:聚类算法；kmeanslevel聚类；SOMFCM 聚类 分析是重要的人类行为 。早在童年时期，一个人就通过不断完善聚类的潜意识模式 ， 学会了如何区分猫、狗、动物和植物 。
3、第11章 降维去除数据集中不相关和冗余的数据，在不过分适应的情况下降低计算成本，需要对特征进行无损规范，数学上称为降维 。广泛应用于模式识别、文本检索和机器学习等领域，主要分为两大类，特征提取和特征筛选 。前者是高维数据投影到低维空间，后者是特征子集代替原有的特征集，包括特征分级和特征筛选 。评分就是找到优化的特征子集 。特征提取可以分为两种方法:线性提取和非线性提取 。前者试图寻找一个最能解释数据分布变化的仿射空间，后者对于高维非线性曲线平面分布数据非常有效 。
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