没有在 3D 中形成 38 个维度的簇

Question

基本上我对 527*38（行 x 列）的数据集使用 K 均值。我想使用 K-means 并且我设置了 3 个簇，但我无法在 3D 维度中将其可视化。如果有人可以帮助我已经尝试过，我会展示它

我已将我的数据集 x4 转换为列表

代码如下

from sklearn.cluster import KMeans
# Number of clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# Fitting the input data
kmeans = kmeans.fit(x4)
# Centroid values
c = kmeans.cluster_centers_
import numpy as np
x4=np.array(x4)
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(x4[:, 0], x4[:, 1], x4[:, 2])
ax.scatter(c[:, 0], c[:, 1], c[:, 2], marker='*', c='#050505', s=1000)

尝试在 3d 中绘图我附上了我得到的输出图像

这是预期的输出图像。像这样的东西是我需要的 3 个集群

Answer 1

您似乎在尝试仅使用前三个维度在 3D 绘图中绘制具有 38 个维度的数据点，这是不正确的。

要正确可视化集群，您可以尝试以下操作。

考虑方差最大的前 3 个维度进行绘图。
使用Principle Component Analysis等降维方法将38维降为3维

没有在 3D 中形成 38 个维度的簇

Not getting clusters formed in 3D for 38dimensions

python

cluster-analysis