1. 任务定义 使用K-means模型对cluster.dat进行聚类。尝试使用不同的类别个数K,并分析聚类结果。 按照8:2 的比例,随机将数据划分为训练集和测试集。至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论,发现能解释数据的最好的 K 值。 2. 实验...
K-means算法实验报告 K-means算法,也被称为k-平均或k-均值算法,是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优(平均误差准则函数E),从而使生成的每个聚类(又称簇)内紧凑...
K-means实验报告第一轮计算完毕之后相当于形成了以这k个顶点为中心的k个聚类的聚集度即各个顶点与其中心顶点的距离和作为考察条件在进行下一轮的迭代的时候中心顶点就变了此时就变成第一轮生成的k个聚类的中心顶点作为新的中心顶点并按照第一轮迭代的方法进行重新聚类并计算各个聚类的聚合度当聚合度不变的时候或者...
K-means聚类是一种无监督学习方法,旨在将数据集划分为K个集群,使得同一集群内的数据点尽可能相似,不同集群的数据点尽可能不同。 实验步骤如下: 1. 数据准备:选择合适的数据集,可以是二维平面上的点集、图像分割、文本聚类等。本实验中,我们采用了二维平面上的随机点集作为示例数据。 2. 初始化:随机选择K个...
一、实验目的 了解聚类算法和K-Means的基本概念 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验 二、实验内容与实验步骤 环境搭建 数据预处理 模型建立与训练 模型评估 这是一个完整的实验步骤,我们首先根据手册实现基础实验——鸢尾花聚类实验,接着改动实验中K的数值以及质心的选值来测试创新设计。 三、实验环境...
1、 问题描述及实验要求 K-means算法对data中数据进行聚类分析 (1)算法原理描述 (2)算法结构 (3)写出K-means具体功能函数(不能直接调用sklearn.cluster(Means)功能函数)具体函数功能中返回值包括 数据类标签,累中心,输入包括:数据,类别数 (4)可视化画图,不同类数据采用不同颜色 ...
K-Means聚类算法主要分为三个步骤: (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去 (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心 反复执行(2)、(3),直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求...
基于k-means聚类的制造业上市公司财务困境识别研究--以ST沈机为例 k-means算法的改进及其在文本聚类中的应用研究 Flink下的K-Means优化并行与任务调度研究 基于Spark的K-means算法的并行化实现与优化.pdf 阳春市在一起.. 分享于2019-11-20 21:07 更多>> 相关文档 K-Means算法实验报告.doc 热度: 页数...
班级:计算机127班姓名:潘学号:12120Kmeans算法实验报告Kmeans算法,也被称为k平均或k均值算法,是一种得到最广泛使用 的聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表 点,算法的主要思想是通过迭代过程把