下面是对实验的另一种总结方式:
在这个实验中,我们使用了sklearn库的make_blobs函数生成了一个包含300个样本、4个中心点的示例数据集。接着,我们使用PCA进行了降维处理,将数据降到了2维。然后,我们利用谱聚类算法对降维后的数据进行聚类,将样本划分为4个簇。
通过可视化结果可以看出,原始数据呈现出四个中心点,并且存在一定的重叠。而经过PCA降维后,数据被投影到二维平面上,并且可以清晰地看到四个独立的簇。谱聚类算法成功地将样本划分为了相应的簇,并且在可视化结果中展示出来。
总的来说,本实验展示了使用PCA进行降维和谱聚类算法进行聚类的流程,并且通过可视化结果验证了算法的有效性。这个实验对于理解和应用降维和聚类算法具有重要的意义。