实验报告聚类分析
聚类分析实验报告
聚类分析实验报告一、实验目的：通过聚类分析方法，对给定的数据进行聚类，并分析聚类结果，探索数据之间的关系和规律。
二、实验原理：聚类分析是一种无监督学习方法，将具有相似特征的数据样本归为同一类别。
聚类分析的基本思想是在特征空间中找到一组聚类中心，使得每个样本距离其所属聚类中心最近，同时使得不同聚类之间的距离最大。
聚类分析的主要步骤有：数据预处理、选择聚类算法、确定聚类数目、聚类过程和聚类结果评价等。
三、实验步骤：1.数据预处理：将原始数据进行去噪、异常值处理、缺失值处理等，确保数据的准确性和一致性。
2.选择聚类算法：根据实际情况选择合适的聚类算法，常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等。
3.确定聚类数目：根据数据的特征和实际需求，确定合适的聚类数目。
4.聚类过程：根据选定的聚类算法和聚类数目进行聚类过程，得到最终的聚类结果。
5. 聚类结果评价：通过评价指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等），对聚类结果进行评价，判断聚类效果的好坏。
四、实验结果：根据给定的数据集，我们选用K均值算法进行聚类分析。
首先，根据数据特点和需求，我们确定聚类数目为3、然后，进行数据预处理，包括去噪、异常值处理和缺失值处理。
接下来，根据K均值算法进行聚类过程，得到聚类结果如下：聚类1：{样本1，样本2，样本3}聚类2：{样本4，样本5，样本6}聚类3：{样本7，样本8最后，我们使用轮廓系数对聚类结果进行评价，得到轮廓系数为0.8，说明聚类效果较好。
五、实验分析和总结：通过本次实验，我们利用聚类分析方法对给定的数据进行了聚类，并进行了聚类结果的评价。
实验结果显示，选用K均值算法进行聚类分析，得到了较好的聚类效果。
实验中还发现，数据预处理对聚类分析结果具有重要影响，必要的数据清洗和处理工作是确保聚类结果准确性的关键。
此外，聚类数目的选择也是影响聚类结果的重要因素，过多或过少的聚类数目都会造成聚类效果的下降。
聚类分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
动态聚类分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何有效地对海量数据进行聚类分析，提取有价值的信息，成为数据挖掘领域的重要课题。
动态聚类分析作为一种新兴的聚类方法，能够在数据不断变化的情况下，自动调整聚类结果，具有较强的适应性和实用性。
本次实验旨在通过动态聚类分析，对一组数据进行聚类，并验证其有效性和可靠性。
二、实验数据与工具1. 实验数据本次实验数据来源于某电商平台用户购买行为数据，包括用户ID、购买时间、商品类别、购买金额等字段。
数据量约为10万条，具有一定的代表性。
2. 实验工具本次实验采用Python编程语言，利用sklearn库中的KMeans、DBSCAN等动态聚类算法进行实验。
三、实验方法与步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值等无效数据；（2）数据标准化：将不同量纲的数据进行标准化处理，消除数据之间的量纲差异；（3）特征选择：根据业务需求，选取对聚类结果影响较大的特征。
2. 动态聚类分析（1）KMeans聚类：设置聚类数量k，初始化聚类中心，计算每个样本与聚类中心的距离，将样本分配到最近的聚类中心所在的簇；迭代更新聚类中心和簇成员，直至满足停止条件；（2）DBSCAN聚类：设置邻域半径ε和最小样本数min_samples，遍历每个样本，计算其邻域内的样本数量，根据样本密度进行聚类；（3）动态聚类分析：设置时间窗口，以时间窗口内的数据为样本，重复上述聚类过程，观察聚类结果随时间的变化趋势。
四、实验结果与分析1. KMeans聚类结果通过KMeans聚类，将用户分为若干个簇，每个簇代表一组具有相似购买行为的用户。
从聚类结果来看，大部分簇的用户购买行为较为集中，具有一定的区分度。
2. DBSCAN聚类结果DBSCAN聚类结果与KMeans聚类结果相似，大部分簇的用户购买行为较为集中。
同时，DBSCAN聚类能够发现一些KMeans聚类无法发现的潜在簇，例如小众用户群体。
聚类的实验报告
一、实验目的1. 理解聚类算法的基本原理和过程。
2. 掌握K-means算法的实现方法。
3. 学习如何使用聚类算法对数据集进行有效划分。
4. 分析不同聚类结果对实际应用的影响。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 库：NumPy、Matplotlib、Scikit-learn三、实验内容本次实验主要使用K-means算法对数据集进行聚类，并分析不同参数设置对聚类结果的影响。
1. 数据集介绍实验所使用的数据集为Iris数据集，该数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度），以及对应的分类标签（Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica）。
2. K-means算法原理K-means算法是一种基于距离的聚类算法，其基本思想是将数据集中的对象划分为K个簇，使得每个对象与其所属簇的质心（即该簇中所有对象的平均值）的距离最小。
3. 实验步骤（1）导入数据集首先，使用NumPy库导入Iris数据集，并提取特征值和标签。
（2）划分簇使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类个数K为3。
（3）计算聚类结果计算每个样本与对应簇质心的距离，并将样本分配到最近的簇。
（4）可视化结果使用Matplotlib库将聚类结果可视化，展示每个样本所属的簇。
（5）分析不同参数设置对聚类结果的影响改变聚类个数K，观察聚类结果的变化，分析不同K值对聚类效果的影响。
四、实验结果与分析1. 初始聚类结果当K=3时，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，如图1所示。
图1 K=3时的聚类结果从图1可以看出，K-means算法成功地将Iris数据集划分为3个簇，每个簇对应一个Iris物种。
2. 不同K值对聚类结果的影响（1）当K=2时，K-means算法将Iris数据集划分为2个簇，如图2所示。
聚类分析实习报告
聚类分析实习报告（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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气温的聚类分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景气温作为气象要素之一，对人类生活和生态环境都有着重要的影响。
近年来，全球气候变化导致气温波动加剧，对农业生产、生态环境和人类健康等方面产生了一系列影响。
因此，对气温进行聚类分析，有助于揭示气温变化的规律，为气象预报、环境保护和农业生产提供科学依据。
二、实验目的1. 掌握K-means聚类算法的基本原理和方法；2. 对气温数据进行预处理，提高聚类分析的效果；3. 利用K-means聚类算法对气温数据进行聚类，分析气温变化的规律；4. 通过实验结果，为气象预报、环境保护和农业生产提供参考。
三、实验数据实验数据来源于我国某地气象局提供的气温观测数据，包括从2010年到2020年每年1月至12月的日平均气温数据。
数据包括以下字段：日期、地区、日平均气温。
四、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除异常值和缺失值；（2）数据标准化：将气温数据进行标准化处理，消除量纲影响；（3）特征提取：将日期转换为星期、月份等特征，以便更好地进行聚类分析。
2. 聚类分析（1）选择合适的聚类算法：K-means聚类算法；（2）确定聚类数目：通过轮廓系数法确定最佳聚类数目；（3）进行聚类分析：将处理后的气温数据输入K-means聚类算法，得到聚类结果。
3. 结果分析（1）分析聚类结果：根据聚类结果，将气温数据分为若干个类别，并分析各类别气温变化的特点；（2）绘制聚类结果图：绘制气温随时间变化的折线图，直观地展示气温变化规律。
五、实验结果与分析1. 聚类结果通过轮廓系数法确定最佳聚类数目为3，即气温数据分为3个类别。
具体聚类结果如下：类别1：2010年1月至2020年12月气温较低，波动幅度较小；类别2：2010年1月至2020年12月气温较高，波动幅度较大；类别3：2010年1月至2020年12月气温波动幅度较大，但气温水平介于类别1和类别2之间。
2. 结果分析（1）类别1：气温较低，波动幅度较小，说明该地区气候较为温和，气温变化较为稳定；（2）类别2：气温较高，波动幅度较大，说明该地区气候较为炎热，气温变化较为剧烈；（3）类别3：气温波动幅度较大，但气温水平介于类别1和类别2之间，说明该地区气温变化较为复杂。
实验报告 聚类分析
实验四聚类分析实验要求：选取一组有实际意义的数据，利用SAS的五种系统聚类方法将n个样本进行分类，要求：1）说明每一种方法的分类结果；2）利用主成分分析说明哪一种分类结果更合理。
实验目的：学会利用SAS语言编写程序以实现聚类分析过程。
实验过程与结果分析：我们仍对实验一的数据集chengshi（2006年各省市主要城市建设水平指标年度统计数据）进行聚类分析。
第一步：编写SAS程序。
proc cluster data=chengshi method=single outtree=tree1;id region;proc tree data=tree1 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=complete outtree=tree2;id region;proc tree data=tree2 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=centroid outtree=tree3;id region;proc tree data=tree3 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=average outtree=tree4;id region;proc tree data=tree4 horizontal graphics;id region;run;proc cluster data=chengshi method=ward outtree=tree5;id region;proc tree data=tree5 horizontal graphics;id region;run;第二步: 将数据集提交运行，运行结果见图1-图10；图1 利用最小距离法所得到的树状分类图图2 最小距离法的聚类过程图3 利用最大距离法所得到的树状分类图图4 最大距离法的聚类过程图5 利用重心法所得到的树状分类图图6 重心法的聚类过程图7 利用平均距离法所得到的树状分类图图8 平均距离法的聚类过程图9 利用离差平方和法所得到的树状分类图图10 离差平方和法的聚类过程第三步：对输出的结果进行分析。
路径聚类分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过路径聚类分析，深入理解聚类分析的基本原理和应用，掌握路径聚类算法的实现过程，并学会如何使用聚类分析解决实际问题。
通过实验，我们希望能够提高对数据挖掘和模式识别方法的理解，以及提高在实际应用中处理复杂数据的能力。
二、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一个重要技术，它将相似的数据对象归为一类，从而发现数据中的隐藏模式和结构。
路径聚类分析是聚类分析的一种，它主要针对序列数据，如时间序列、空间轨迹等，通过分析数据对象之间的顺序关系来进行聚类。
三、实验内容1. 实验环境与工具- 操作系统：Windows 10- 数据库：MySQL- 聚类分析工具：Python（使用Scikit-learn库）2. 数据准备本次实验采用的数据集为某城市居民出行轨迹数据，包含居民出行的时间、地点、出行方式等信息。
数据集共有1000条记录，每条记录包含5个特征。
3. 实验步骤（1）数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，确保数据质量。
（2）特征工程：对原始特征进行转换和提取，如将时间转换为时间戳、计算出行距离等。
（3）路径聚类分析：使用Scikit-learn库中的KMeans聚类算法对数据进行路径聚类分析。
（4）结果分析与可视化：对聚类结果进行分析，绘制聚类效果图，并评估聚类效果。
四、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据预处理，数据集共包含1000条记录，每条记录包含5个特征。
预处理后的数据满足实验要求，为后续聚类分析提供了可靠的数据基础。
2. 特征工程通过特征工程，我们将时间转换为时间戳，并计算出行距离。
这样，特征维度从5个增加到7个，有助于提高聚类效果。
3. 路径聚类分析使用Scikit-learn库中的KMeans聚类算法对数据进行路径聚类分析，设置聚类数为5。
聚类过程耗时约1分钟。
4. 结果分析与可视化（1）聚类效果图通过聚类效果图可以看出，聚类效果较好，不同聚类之间存在明显的界限。
聚类分析中实验报告
一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种无监督学习方法，通过对数据集进行分组，将相似的数据对象归为同一类别。
本实验旨在通过实践，加深对聚类分析方法的理解，掌握常用的聚类算法及其应用。
二、实验目的1. 理解聚类分析的基本原理和方法。
2. 掌握常用的聚类算法，如K-means、层次聚类、密度聚类等。
3. 学习使用Python等工具进行聚类分析。
4. 分析实验结果，总结聚类分析方法在实际应用中的价值。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 数据库：SQLite 3.32.24. 聚类分析库：scikit-learn 0.24.2四、实验步骤1. 数据准备- 下载并导入实验数据集，本实验使用的是Iris数据集，包含150个样本和4个特征。
- 使用pandas库对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
2. 聚类算法实现- 使用scikit-learn库实现K-means聚类算法。
- 使用scikit-learn库实现层次聚类算法。
- 使用scikit-learn库实现密度聚类算法（DBSCAN）。
3. 结果分析- 使用可视化工具（如matplotlib）展示聚类结果。
- 分析不同聚类算法的优缺点，对比聚类效果。
4. 实验总结- 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。
- 分析聚类分析方法在实际应用中的价值。
五、实验结果与分析1. K-means聚类- 使用K-means聚类算法将数据集分为3个类别。
- 可视化结果显示，K-means聚类效果较好，将数据集分为3个明显的类别。
2. 层次聚类- 使用层次聚类算法将数据集分为3个类别。
- 可视化结果显示，层次聚类效果较好，将数据集分为3个类别，且与K-means聚类结果相似。
3. 密度聚类（DBSCAN）- 使用DBSCAN聚类算法将数据集分为3个类别。
- 可视化结果显示，DBSCAN聚类效果较好，将数据集分为3个类别，且与K-means聚类结果相似。
聚类分析实验报告结论(3篇)
第1篇本次聚类分析实验旨在深入理解和掌握聚类分析方法，包括基于划分、层次和密度的聚类技术，并运用SQL Server、Weka、SPSS等工具进行实际操作。
通过实验，我们不仅验证了不同聚类算法的有效性，而且对数据理解、特征选择与预处理、算法选择、结果解释和评估等方面有了更为全面的认知。
以下是对本次实验的结论总结：一、实验目的与意义1. 理解聚类分析的基本概念：实验使我们明确了聚类分析的定义、目的和应用场景，认识到其在数据挖掘、市场分析、图像处理等领域的重要性。
2. 掌握聚类分析方法：通过实验，我们学习了K-means聚类、层次聚类等常用聚类算法，并了解了它们的原理、步骤和特点。
3. 提高数据挖掘能力：实验过程中，我们学会了如何利用工具进行数据预处理、特征选择和聚类分析，为后续的数据挖掘工作打下了基础。
二、实验结果分析1. K-means聚类：- 实验效果：K-means聚类算法在本次实验中表现出较好的聚类效果，尤其在处理规模较小、结构较为清晰的数据时，能快速得到较为满意的聚类结果。
- 特点：K-means聚类算法具有简单、高效的特点，但需要事先指定聚类数目，且对噪声数据敏感。
2. 层次聚类：- 实验效果：层次聚类算法在处理规模较大、结构复杂的数据时，能较好地发现数据中的层次关系，但聚类结果受距离度量方法的影响较大。
- 特点：层次聚类算法具有自适应性和可解释性，但计算复杂度较高，且聚类结果不易预测。
3. 密度聚类：- 实验效果：密度聚类算法在处理噪声数据、非均匀分布数据时，能较好地发现聚类结构，但对参数选择较为敏感。
- 特点：密度聚类算法具有较好的鲁棒性和可解释性，但计算复杂度较高。
三、实验结论1. 聚类算法的选择：根据实验结果，K-means聚类算法在处理规模较小、结构较为清晰的数据时，具有较好的聚类效果；层次聚类算法在处理规模较大、结构复杂的数据时，能较好地发现数据中的层次关系；密度聚类算法在处理噪声数据、非均匀分布数据时，能较好地发现聚类结构。
对数据进行聚类分析实验报告
对数据进行聚类分析实验报告1. 研究背景数据聚类分析是一种将数据根据其相似性进行分组的方法。
通过聚类分析，可以将大量的数据分成相对较小的簇，每个簇内的数据彼此相似，而不同簇之间的数据相差较大。
这有助于我们对数据进行更深入的研究和理解，发现其中的规律和潜在的关联。
2. 实验目的本实验旨在使用聚类分析方法对给定的数据进行分类，以及对不同类别之间的差异和关联进行分析和研究。
通过实验，我们希望揭示数据之间的相似性和差异性，进一步了解其中的规律和潜在的模式。
3. 实验设计与方法3.1 数据收集本次实验使用了某电商网站的销售数据作为实验样本，共包含了1000个样本，每个样本包含了商品的多个属性，如价格、销量、评论数等。
3.2 预处理在进行聚类分析之前，我们首先对数据进行预处理。
预处理包括缺失值处理、数据标准化等步骤。
我们使用均值填充的方法处理缺失值，并对数据进行Z-score标准化，以保证不同属性之间的可比性。
3.3 聚类方法选择在本次实验中，我们选择了K-means算法作为聚类分析的方法。
K-means算法是一种常用且简单的聚类方法，适用于大规模数据集。
3.4 聚类分析过程在聚类分析过程中，我们首先需要确定聚类的簇数K。
为了选择最佳的簇数，我们采用了肘部法则和轮廓系数两种评估指标。
肘部法则通过绘制不同簇数下的聚类误差图来确定最佳簇数，而轮廓系数则通过计算样本与其所在簇以及其他簇的相似性来评估聚类效果。
4. 实验结果与分析4.1 最佳簇数选择通过运用肘部法则和轮廓系数，我们得出了最佳簇数K=4。
聚类误差图显示，随着簇数的增加，聚类误差逐渐减小，但减小速度逐渐减缓，呈现出一个明显的拐点。
轮廓系数分析也显示，在K=4时，轮廓系数达到最大值，说明聚类效果较好。
4.2 聚类结果分析基于最佳簇数K=4，我们进行了聚类分析，将样本分成了4个簇：A、B、C和D。
每个簇内的样本具有相似的属性特征，而不同簇之间的样本则具有较大的差异。
快速聚类分析实验报告
快速聚类分析实验报告引言聚类分析是一种常用的数据分析方法，它通过将相似的数据样本聚集在一起，将数据集划分为不同的簇。
而快速聚类分析则是对传统的聚类算法进行优化，以提高聚类的效率与准确性。
本实验旨在探究快速聚类分析在大数据集上的应用效果，并对比传统聚类分析方法的差异。
实验设计数据集选择在本实验中，我们选择了一个包含10,000个样本的大数据集，其中包含了各种不同类型的特征数据，例如数值型、分类型、离散型等。
实验步骤1. 数据预处理：对原始数据进行清洗和转换，包括缺失值填充、特征选择等操作，以便使数据达到聚类分析的要求。
2. 传统聚类方法：我们首先使用传统的聚类算法（如K-means、层次聚类等）对数据进行聚类分析，得到聚类结果。
3. 快速聚类分析：接着，我们使用快速聚类分析算法（如DBSCAN、OPTICS 等）对同样的数据集进行聚类分析，得到聚类结果。
4. 结果评估：最后，我们对比分析传统聚类方法和快速聚类方法的结果差异，并评估其聚类效果。
实验结果数据预处理在数据预处理的过程中，我们对缺失值进行填充，并对数值特征进行标准化处理，以便消除不同特征之间的量纲影响。
传统聚类方法我们使用K-means算法对数据集进行聚类分析，设置聚类簇数为10。
通过对K-means算法的迭代运算，获得了每个样本所属的聚类簇。
快速聚类分析我们使用DBSCAN算法对数据集进行快速聚类分析。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，能够自动发现任意形状的聚类簇。
通过对DBSCAN算法的参数调优，我们得到了每个样本所属的聚类簇。
结果评估我们将传统聚类方法的结果和快速聚类分析的结果进行对比评估。
通过计算聚类结果的精确率、召回率和F1值等指标，以及可视化结果的直观性，我们得出以下结论：1. 快速聚类分析方法相比传统聚类方法在大数据集上具有更快的运行速度，能够在较短时间内完成聚类任务。
2. 快速聚类分析方法能够发现更多具有高密度的聚类簇，对于复杂数据集的聚类效果更好。
聚类分析和判别分析实验报告
聚类分析实验报告一、实验数据2013年，在国内外形势错综复杂的情况下，我国经济实现了平稳较快发展。
全年国内生产总值568845亿元，比上年增长7.7%。
其中第三产业增加值262204亿元，增长8.3%，其在国内生产总值中的占比达到了46.1%，首次超过第二产业。
经济的快速发展也带来了就业的持续增加，年末全国就业人员76977万人，其中城镇就业人员38240万人，全年城镇新增就业1310万人。
随着我国城镇化进程的不断加快，加之农业用地量的不断衰减，工业不断的转型升级，使得劳动力就业压力的缓解需要更多的依靠服务业的发展。
（一）指标选择根据指标选择的可行性、针对性、科学性等原则，分别从服务业的发展规模、发展结构、发展效益以及发展潜力等方面选择14个指标来衡量服务业的发展水平，指标体系如表1所示：表1 服务业发展水平指标体系（二）指标数据本次实验采用的数据是我国31个省（市、自治区）2012年的数据，原数据均来自《2013中国统计年鉴》以及2013年各省（市、自治区）统计年鉴，不能直接获得的指标数据是通过对相关原始数据的换算求得。
原始数据如表2所示：表2（续）二、实验步骤本次实验是在SPSS中分别利用系统聚类法和K均值法进行聚类分析，具体步骤如下：（一）系统聚类法⒈在SPSS窗口中选择Analyze—Classify—Hierachical Cluster,调出系统聚类分析主界面，将变量X1-X14移入Variables框中。
在Cluster栏中选择Cases单选按钮，即对样品进行聚类（若选择Variables，则对变量进行聚类）。
在Display栏中选择Statistics和Plots复选框，这样在结果输出窗口中可以同时得到聚类结果统计量和统计图。
⒉点击Statistics按钮，设置在结果输出窗口中给出的聚类分析统计量。
这里选择系统默认值，点击Continue按钮，返回主界面。
⒊点击Plots按钮，设置结果输出窗口中给出的聚类分析统计图。
聚类分析实验报告体会(3篇)
第1篇随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。
聚类分析作为数据挖掘中的关键技术之一，对于发现数据中的潜在结构具有重要意义。
近期，我参与了一次聚类分析实验，通过实践操作，我对聚类分析有了更深入的理解和体会。
一、实验背景与目的本次实验旨在通过实际操作，掌握聚类分析的基本原理和方法，并运用SQL Server、Weka、SPSS等工具进行聚类分析。
实验过程中，我们构建了合规的数据集，并针对不同的数据特点，选择了合适的聚类算法进行分析。
二、实验过程与步骤1. 数据准备：首先，我们需要收集和整理实验所需的数据。
数据来源可以是公开数据集，也可以是自行收集的数据。
在数据准备过程中，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索：对数据集进行初步探索，了解数据的分布特征、数据量、数据类型等。
这一步骤有助于我们选择合适的聚类算法和数据预处理方法。
3. 建立数据模型：根据实验目的和数据特点，选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法有K-means、层次聚类、密度聚类等。
在本实验中，我们选择了K-means算法进行聚类分析。
4. 聚类分析：使用所选算法对数据集进行聚类分析。
在实验过程中，我们需要调整聚类参数，如K值（聚类数量）、距离度量方法等，以获得最佳的聚类效果。
5. 结果分析：对聚类结果进行分析，包括分类关系图、分类剖面图、分类特征和分类对比等。
通过分析结果，我们可以了解数据的潜在结构和规律。
6. 实验总结：对实验过程和结果进行总结，反思数据理解、特征选择与预处理、算法选择、结果解释和评估等方面的问题。
三、实验体会与反思1. 数据理解的重要性：在进行聚类分析之前，我们需要对数据有深入的理解。
只有了解数据的背景、分布特征和潜在结构，才能选择合适的聚类算法和参数。
2. 特征选择与预处理：特征选择和预处理是聚类分析的重要步骤。
通过选择合适的特征和预处理方法，可以提高聚类效果和模型的可靠性。
分点聚类分析实验报告
一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，通过对数据进行分类，将相似度高的数据归为一类，从而揭示数据之间的关系。
本次实验旨在通过分点聚类分析方法，对一组数据进行分析，找出其中的规律和特征。
二、实验目的1. 了解分点聚类分析的基本原理和方法；2. 掌握分点聚类分析在数据挖掘中的应用；3. 通过实验，提高数据挖掘能力。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 10；2. 编程语言：Python；3. 数据库：MySQL；4. 数据分析工具：Pandas、NumPy、Scikit-learn。
四、实验步骤1. 数据准备（1）收集数据：从网上下载一组数据，如鸢尾花数据集、波士顿房价数据集等；（2）数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等；（3）数据导入：将处理后的数据导入到MySQL数据库中。
2. 分点聚类分析（1）导入库：导入Pandas、NumPy、Scikit-learn等库；（2）读取数据：从数据库中读取数据，使用Pandas进行数据操作；（3）数据可视化：使用Matplotlib进行数据可视化，观察数据分布情况；（4）特征选择：根据数据分布和业务需求，选择合适的特征进行聚类分析；（5）模型训练：使用Scikit-learn中的KMeans聚类算法进行模型训练；（6）结果分析：分析聚类结果，评估模型效果。
五、实验结果与分析1. 数据可视化通过数据可视化，可以观察到数据的分布情况，如图1所示：图1：数据可视化从图中可以看出，数据分布较为均匀，没有明显的异常值。
2. 特征选择根据数据分布和业务需求，选择以下特征进行聚类分析：（1）特征1：表示数据的一个维度；（2）特征2：表示数据的另一个维度；（3）特征3：表示数据的第三个维度。
3. 模型训练使用Scikit-learn中的KMeans聚类算法进行模型训练，设置聚类数为3，如图2所示：图2：KMeans聚类结果从图中可以看出，数据被成功分为3个类别，类别之间相互独立。
聚类分析实习报告
一、实习背景与目的随着大数据时代的到来，医学信息分析在临床决策、疾病预测等领域发挥着越来越重要的作用。
聚类分析作为数据分析的一种重要方法，能够将具有相似特征的个体或事物聚集在一起，为医学研究提供有力支持。
本次实习旨在通过实际操作，掌握聚类分析的基本理论知识，熟练应用统计软件进行聚类分析，并尝试将其应用于医学信息分析中。
二、实习时间与地点实习时间：2023年X月X日至2023年X月X日实习地点：XX大学公共卫生学院医学信息学系三、实习内容与过程1. 理论学习在实习初期，我们系统地学习了聚类分析的基本概念、原理和方法。
包括K-means、层次聚类、DBSCAN等常用聚类算法，以及它们的特点和适用场景。
此外，还学习了如何选择合适的距离度量方法和聚类指标。
2. 数据准备我们选取了一份数据集，包含患者的年龄、性别、疾病类型、症状、治疗方案等信息。
数据集经过预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等步骤，为后续聚类分析奠定了基础。
3. 聚类分析根据数据集的特点，我们选择了K-means算法进行聚类分析。
首先，通过试错法确定了合适的聚类数目K，然后应用K-means算法对数据集进行聚类。
通过观察聚类结果，我们发现患者可以被分为几个具有相似特征的群体。
4. 结果分析与解释我们对聚类结果进行了详细的分析和解释。
首先，分析了每个聚类的主要特征，包括患者的年龄、性别、疾病类型、症状等。
然后，结合医学知识，对每个聚类进行了合理的解释，例如：某个聚类可能代表患有某种特定疾病的患者群体。
5. 可视化为了更直观地展示聚类结果，我们使用了散点图、热力图等可视化方法。
通过可视化，我们可以更清楚地了解不同聚类之间的关系，以及每个聚类的主要特征。
四、实习体会与收获1. 理论知识与实践相结合本次实习使我深刻体会到理论知识与实践相结合的重要性。
通过实际操作，我对聚类分析的理论知识有了更深入的理解，并学会了如何将其应用于实际问题。
2. 数据分析能力提升在实习过程中，我学会了如何使用统计软件进行数据预处理、聚类分析等操作。
聚类分析实习报告
一、前言随着大数据时代的到来，数据分析和处理在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
聚类分析作为数据挖掘的一种常用方法，能够将相似的数据点划分为一组，有助于我们更好地理解数据结构和特征。
本实习报告主要介绍了我在实习期间对聚类分析的学习和应用。
二、实习目的1. 理解聚类分析的基本原理和方法；2. 掌握聚类分析在现实生活中的应用场景；3. 通过实际案例分析，提高解决实际问题的能力。
三、实习内容1. 聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习的方法，其目的是将数据集中的对象分为若干个簇，使得同一簇内的对象尽可能相似，不同簇之间的对象尽可能不同。
常见的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等。
2. 聚类分析的应用场景聚类分析在多个领域都有广泛的应用，如市场细分、客户细分、异常检测、图像处理等。
3. 实际案例分析本次实习我们选取了电商平台用户数据进行分析，旨在通过聚类分析挖掘用户群体特征。
（1）数据预处理首先，对原始数据进行清洗，去除缺失值和异常值。
然后，对数据进行标准化处理，使其在相同的尺度上进行比较。
（2）选择合适的聚类算法考虑到电商平台用户数据的特性，我们选择了K-means算法进行聚类分析。
（3）聚类结果分析通过对聚类结果的观察和分析，我们发现可以将用户分为以下几类：1）高频购买用户：这类用户购买频率高，消费金额大，是电商平台的主要收入来源；2）偶尔购买用户：这类用户购买频率低，消费金额小，对电商平台的影响相对较小；3）潜在购买用户：这类用户购买频率较低，但消费金额较大，有较高的潜在价值。
四、实习收获1. 理解了聚类分析的基本原理和方法，掌握了K-means算法的应用；2. 学会了如何选择合适的聚类算法，并根据实际情况进行调整；3. 提高了数据预处理和分析的能力，为今后的工作奠定了基础。
五、总结通过本次实习，我对聚类分析有了更深入的了解，掌握了聚类分析在实际问题中的应用。
在今后的工作中，我会继续学习相关技术，提高自己的数据分析能力，为我国大数据产业的发展贡献自己的力量。
聚类分析实验报告
聚类分析实验报告•相关推荐聚类分析实验报告在人们素养不断提高的今天，大家逐渐认识到报告的重要性，报告中提到的所有信息应该是准确无误的。
相信很多朋友都对写报告感到非常苦恼吧，下面是小编整理的聚类分析实验报告，希望能够帮助到大家。
聚类分析实验报告1一、市场调查报告的格式一般由：标题、目录、概述、正文、结论与建议、附件等几部分组成。
（一）标题标题和报告日期、委托方、调查方，一般应打印在扉页上。
关于标题，一般要在与标题同一页，把被调查单位、调查内容明确而具体地表示出来，如《关于哈尔滨市家电市场调查报告》。
有的调查报告还采用正、副标题形式，一般正标题表达调查的主题，副标题则具体表明调查的单位和问题。
（二）目录如果调研报告的内容、页数较多，为了方便读者阅读，应当使用目录或索引形式列出报告所分的主要章节和附录，并注明标题、有关章节号码及页码，一般来说，目录的篇幅不宜超过一页。
例如；目录１、调查设计与组织实施２、调查对象构成情况简介３、调查的主要统计结果简介４、综合分析５、数据资料汇总表６、附录（三）概述概述主要阐述课题的基本情况，它是按照市场调查课题的顺序将问题展开，并阐述对调查的原始资料进行选择、评价、作出结论、提出建议的原则等。
主要包括三方面内容：第一，简要说明调查目的。
即简要地说明调查的由来和委托调查的原因。
第二，简要介绍调查对象和调查内容，包括调查时间、地点、对象、范围、调查要点及所要解答的问题。
第三，简要介绍调查研究的方法。
介绍调查研究的方法，有助于使人确信调查结果的可靠性，因此对所用方法要进行简短叙述，并说明选用方法的原因。
例如，是用抽样调查法还是用典型调查法，是用实地调查法还是文案调查法，这些一般是在调查过程当中使用的方法。
另外，在分析中使用的方法，如指数平滑分析、回归分析、聚类分析等方法都应作简要说明。
如果部分内容很多，应有详细的工作技术报告加以说明补充，附在市场调查报告的最后部分的附件中。
（四）正文正文是市场调查分析报告的主体部分。
聚类分析实验报告小康
一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种无监督学习技术，它通过将相似的数据对象归为同一类，从而发现数据中的潜在结构和规律。
本次实验旨在通过聚类分析技术，对一组数据进行分类，并分析不同聚类算法的效果，从而为实际应用提供理论依据。
二、实验目的1. 掌握聚类分析的基本原理和方法；2. 熟悉常用的聚类算法，如K-means、层次聚类、密度聚类等；3. 能够根据实际问题选择合适的聚类算法；4. 提高数据挖掘和数据分析的能力。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据库：MySQL4. 数据挖掘工具：Weka、Python的scikit-learn库四、实验步骤1. 数据准备从MySQL数据库中提取一组数据，包括姓名、年龄、性别、收入等字段。
2. 数据预处理对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，并对数据进行标准化处理。
3. 聚类算法选择选择K-means、层次聚类、密度聚类三种算法进行实验。
4. 聚类效果评估采用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标评估聚类效果。
5. 实验结果分析对比三种聚类算法的效果，分析其优缺点，为实际应用提供参考。
五、实验结果与分析1. K-means聚类K-means算法将数据分为K个簇，每个簇的中心为该簇内所有数据的平均值。
通过轮廓系数和Calinski-Harabasz指数评估，K-means聚类效果较好。
2. 层次聚类层次聚类是一种自底向上的聚类方法，通过逐步合并相似度高的簇，形成一棵树状结构。
轮廓系数和Calinski-Harabasz指数评估结果显示，层次聚类效果较差。
3. 密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，通过寻找高密度区域，将数据划分为多个簇。
轮廓系数和Calinski-Harabasz指数评估结果显示，密度聚类效果中等。
六、实验总结1. K-means聚类在本次实验中表现较好，适合对数据分布较为均匀的进行聚类分析；2. 层次聚类效果较差，不适合对数据分布不均匀的进行聚类分析；3. 密度聚类效果中等，适用于发现数据中的异常值和噪声。
聚类分析法实训报告范文
一、实训背景随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域都扮演着越来越重要的角色。
聚类分析法作为一种重要的数据分析方法，能够帮助我们根据数据的特点和特征，将相似的数据归为一类，从而发现数据中隐藏的规律和模式。
为了提高我们对聚类分析法的理解和应用能力，我们进行了本次实训。
二、实训目标1. 掌握聚类分析的基本概念和原理。
2. 熟悉常用的聚类分析方法，如K-means聚类、层次聚类等。
3. 学会使用SPSS等软件进行聚类分析。
4. 通过实际案例，提高运用聚类分析法解决实际问题的能力。
三、实训内容1. 聚类分析的基本概念和原理聚类分析是将一组数据根据相似性或距离进行分组的过程。
通过聚类分析，我们可以将数据划分为若干个类别，使得同一类别内的数据尽可能相似，不同类别之间的数据尽可能不同。
聚类分析的基本原理如下：（1）相似性度量：选择合适的相似性度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等。
（2）聚类算法：选择合适的聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
（3）聚类结果评估：评估聚类结果的合理性，如轮廓系数、内聚度和分离度等。
2. 常用的聚类分析方法（1）K-means聚类：K-means聚类是一种迭代优化算法，通过迭代计算聚类中心，将数据点分配到最近的聚类中心所在的类别。
（2）层次聚类：层次聚类是一种自底向上的聚类方法，通过不断合并距离最近的类别，形成树状结构。
3. 软件应用本次实训使用SPSS软件进行聚类分析。
SPSS软件具有操作简便、功能强大等特点，能够满足我们对聚类分析的需求。
四、实训案例案例一：客户细分某银行希望通过聚类分析，将客户分为不同的类别，以便更好地进行客户管理和营销。
我们收集了以下数据：- 客户年龄- 客户收入- 客户储蓄量- 客户消费频率使用K-means聚类方法，将客户分为四个类别：- 高收入、高消费群体- 中等收入、中等消费群体- 低收入、低消费群体- 高收入、低消费群体通过聚类分析，银行可以根据不同客户群体的特点，制定相应的营销策略。
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实验报告聚类分析实验原理：K均值聚类、中心点聚类、系统聚类和EM算法聚类分析技术。
实验题目：用鸢尾花的数据集，进行聚类挖掘分析。
实验要求：探索鸢尾花数据的基本特征，利用不同的聚类挖掘方法，获得基本结论并简明解释。
实验题目--分析报告：data(iris)> rm(list=ls())> gc()used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)Ncells 431730 929718 607591Vcells 787605 8388608 1592403> data(iris)> datav-iris> head(data)1 Speciessetosa2 setosa3 setosa4 setosa5 setosa6 setosa#Kmear聚类分析> n ewiris <- iris> n ewiris$Species <- NULL> (kc <- kmea ns(n ewiris, 3))K-mea ns clusteri ng with 3 clusters of sizes 62, 50, 38 Cluster mea ns:1Clusteri ng vector:[1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2[41] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 13 1 1 [81] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 1 1 3 3 3 3 1 [121] 3 1 3 1 3 3 1 1 3 3 3 3 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 1 3 3 3 1 3 3 1With in cluster sum of squares by cluster:[1](between_SS / total_SS = %)Available comp onen ts:[1] "cluster" "centers" "totss" "withinss ...........⑹"betweenss" "size" "iter" "ifault"> table(iris$Species, kc$cluster)1 2 3setosa 0 50 0versicolor 48 0 2virgi nica 14 0 36> plot( 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virginica[71] virginica virginicaLevels: setosa versicolor virginica[[3]][1] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor[8] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor[15] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor[22] versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor versicolor virginicaLevels: setosa versicolor virginica> plot> ,k=4,border="light grey")# 用浅灰色矩形框出4分类聚类结果> ,k=3,border="dark grey")# 用浅灰色矩形框出3分类聚类结果> ,k=7,which=c(2,6),border="dark grey")Cluiter Dendrogrtiim# DBSCAN基于密度的聚类> ("fpc")> library(fpc)> ds仁dbsca n(iris[,1:4],eps=1,Mi nPts=5)#> ds1 dbsca n Pts=150 Mi nPts=5 eps=11 2 border 0 1seed 50 99total 50 100> ds2=dbsca n(iris[,1:4],eps=4,Mi nPts=5)> ds3=dbsca n(iris[,1:4],eps=4,Mi nPts=2)> ds4=dbsca n(iris[,1:4],eps=8,Mi nPts=2)> par(mfcol=c(2,2))> plot(ds1,iris[,1:4],main="1: MinPts=5 eps=1")> plot(ds3,iris[,1:4],main="3: MinPts=2 eps=4")> plot(ds2,iris[,1:4],main="2: MinPts=5 eps=4")> plot(ds4,iris[,1:4],main="4: MinPts=2 eps=8")4: MinPts=2 eps=8> d=dist(iris[,1:4])# 计算数据集的距离矩阵d> max(d);min(d)#计算数据集样本的距离的最值[1] 0> ("ggpiot2")> Iibrary(ggplot2)2.G3.G M 0 5 IF 2 5半径参数为1，密度阈值为5[1]> in terval=cut_i nterval(d,30)> table(i nterval)interval[0,],],],],] ,]88 585 876 891 831 688 ,],],],] ,],]543 369 379 339 335 406 ,],],],] ,],]458 459 465 480 468 505 ,],],],] ,],]349 385 321 291 187 138 ,],],],] ,],]97 92 78 50 18 4> (table(i nterval)),]4> for(i in 3:5)+ { for(j in 1:10)+ { ds=dbsca n(iris[,1:4],eps=i,M in Pts=j) + prin t(ds)+ }+ }dbscan Pts=150 Min Pts=1 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=2 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=3 eps=31seed 150total 150 dbscan Pts=150 MinPts=4 eps=31seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=5 eps=3 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=6 eps=3 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=7 eps=3 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=8 eps=3 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=9 eps=3 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=10 eps=3 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=1 eps=4 1total 150dbscan Pts=150 MinPts=2 eps=4 1seed 150total 150seed 150dbscan Pts=150 Min Pts=3 eps=41seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=4 eps=41seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=5 eps=41seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=6 eps=41seed 150total 150dbscan Pts=150 MinPts=7 eps=41seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=8 eps=41seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=9 eps=41seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=10 eps=41seed 150total 150 dbscan Pts=150 MinPts=1 eps=5 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=2 eps=5 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=3 eps=5 1seed 150total 150dbsca n Pts=150 Mi nPts=4 eps=5 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=5 eps=5 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=6 eps=5 1seed 150total 150dbsca n Pts=150 Mi nPts=7 eps=5 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=8 eps=5 1seed 150total 150dbscan Pts=150 Min Pts=9 eps=51seed 150total 150dbscan Pts=150 Mi nPts=10 eps=51seed 150total 150#30次dbscan的聚类结果> ds5=dbsca n(iris[,1:4],eps=3,Mi nPts=2)> ds6=dbsca n(iris[,1:4],eps=4,Mi nPts=5)> ds7=dbsca n(iris[,1:4],eps=5,Mi nPts=9)> par(mfcol=c(1,3))> plot(ds5,iris[,1:4],main="1: MinPts=2 eps=3")> plot(ds6,iris[,1:4],main="3: MinPts=5 eps=4")> plot(ds7,iris[,1:4],main="2: MinPts=9 eps=5")2: MinPts=9 eps=52.G3.G " 0 5 IE 2 54.5 S.5 6.5 7.5 12 3 4 5 6 7# EM期望最大化聚类> ("mclust")> library(mclust)> fit_EM=Mclust(iris[,1:4])fitting ...|===========================================================================|100% > summary(fit_EM)Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithmMclust VEV (ellipsoidal, equal shape) model with 2 comp onents: n df BIC ICL 150 26Clusteri ng table:1 250 100> summary(fit_EM,parameters二TRUE)Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithmMclust VEV (ellipsoidal, equal shape) model with 2 comp onents: n df BIC ICL150 26Clusteri ng table:1 250 100Mixing probabilities:1 2Mea ns:[,1] [,2]Varia nces: [,,1]0. 0.0. 0.[,,2]0. 0.0.0. 0.0.> plot(fit_EM)# 对EM聚类结果作图Model-based clusteri ng plots:1: BIC2: classificati on3: un certa inty4: den sitySelectio n: (下面显示选项)#选1O■品I吕O1 2545S789Number of camponenla#选225 3.0 3.5 A.QSepal.Length舞B □日手1卑PEted 丄ength•Petal Width聲才■鼻4 5 55 65 7.5 12 3 4 5 6 7#选3#选4Selectio n: 0> iris_BIC=mclustBIC(iris[,1:4])fitting ...|===========================================================================|100%> iris_BICsum=summary(iris_BIC,data=iris[,1:4])> iris_BICsum #获取数1据集iris 在各模型和类别数下的BIC 值 Best BIC values:VEV,2 VEV,3 VVV,2BIC BIC diffClassification table for model (VEV,2): 1 2 50 100 > iris_BICBayesian Information Criterion (BIC):2.0 2.53.0 3.54.Q Q.B 1.0- 1.5 20 2 5EII VII EEI VEI EVI VVI EEENA NA NANANA3 models based on the BIC criterion: VEV,2 VEV,3 VVV,2> par(mfcol=c(1,1))1 2 3 4 5 6 7 8 91 2 3 4 5 6 7 8 9TopEVE VEE VVE EEV VEV EVV VVV> plot(iris_BIC,G=1:7,col="yellow")Number of components> mclust2Dplot(iris[,1:2], + classificati on=iris_BICsum$classificati on, +parameters=iris_BICsum$parameters,col="yellow")o1 234 56 7I 5.0 5.5 60 6.5 7.0 7.5 0.0 In ELaEAA ra d o lDSepal Length> iris_De ns=de nsityMclust(iris[,1:2])# 对每一个样本进行密度估计 fitting ... > iris_De ns 'densityMclust' model object: (VEV,2) Available comp onents: [1] "call" "data" [5] "d" "G" [9] "loglik" "df" [13] "z""modelName" "n" "BIC" "bic" "hypvol" "parameters" "classification" "uncertainty" "density" > plot(iris_Dens,iris[,1:2],col="yellow",nlevels=55) ## Model-based den sity estimati on plots: 输入1或21: BIC 2: den sity Selectio n: （下面显示选项）#选1oo inE E E V V VV V E V E E ^V VE V V E V E V____________E 日日 W VI E E V L U V E S L UNumber of components#选2o 寸g el“ g K 001 £p _M -_u d a s o5.Sepal.LengthSelectio n: 0> plot(iris_De ns,type = "persp",col = grey) Model-based den sity estimati on plots:1: BIC2: den sitySelectio n: (下面显示选项)#选1ooinC3O 9#选2Selectio n:--HHEEvlvlLLJEVEVE^-EEEVVVVVEVEE^-VEVWEVEy12 3 4 5 6 7 8 9Number of components。