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使用Python和PCA进行特征降维和聚类可视化

使用Python和PCA进行特征降维和聚类可视化

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在Python中，我们可以利用PCA（主成分分析）对四维特征值进行降维，并使用matplotlib进行图形化展示。通过修改main.py源代码中的水果属性喜好程度，我们可以生成随机数据集，并在Data.csv中进行保存。然后，我们可以对数据集进行PCA降维分析和绘图，在图表中清晰地看出不同喜好程度的聚类效果。

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(new)fruit-clustering-using-PCA-master.zip 预估大小：11个文件
folder
fruit-clustering-using-PCA-master 文件夹
file
main.py 5KB
folder
.idea 文件夹
folder
codeStyles 文件夹
file
Project.xml 2KB
file
dbnavigator.xml 22KB
folder
libraries 文件夹
file
R_User_Library.xml 123B
file
workspace.xml 9KB
file
misc.xml 185B
file
modules.xml 278B
file
data_analysis.iml 598B
file
simsun.ttc 17.37MB
file
Data.csv 2KB
file
README.md 427B
zip 文件大小：9.12MB