machine-learning - 聚类分析

问题描述

我们已经在具有 4 个特征的数据集上使用 k=3 集群进行了 KMeans 聚类，并用输入特征绘制了每个集群的质心坐标。我们希望专注于一个集群，并尝试找出相对于其他特征，哪个特征对特定集群的贡献更大。我们对其他集群也这样做。

例如，让我们假设我们有c1 c2 c3具有特征f1 f2 f3和的集群f4。集群的质心例如 C1 C2 C3分别具有相应的特征f1 f2 f3 f4

         f1           f2         f3          f4
 C1 -2.02746249  2.10961828 -0.57917217  1.687631

 C2  0.63967987 -0.55768793  0.76387423  0.265274

 C3 -0.38727624  0.18714381 -1.27291271 -1.273105

我们能否推断出对于集群 1，因为f2(feature2) 的质心最高，因此可以将其视为该特定集群的最重要/贡献最大的特征，类似地，对于集群 2，f3(feature3) 的质心最高，因此可以将其视为集群 2 的重要特征。

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