深入理解K均值聚类算法的算法原理,进而理解无监督学习的意义,能够使用Python语言实现K均值聚类算法的训练与测试,并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 (1)从scikit-learn库中加载iris数据集,使用留出法留出1/3的样本作为测试集(注意同分布取样); (2)使用训练集训练K均值聚类算法,类别数为3; (...
算法的稳定性:K均值聚类算法对初始聚类中心的选择敏感,不同的初始化可能导致不同的聚类结果。使用KMeans++等方法可以提高算法的稳定性。 算法的可扩展性:K均值聚类算法在处理大规模数据集时相对高效,但在高维数据上可能会遇到维度灾难,此时需要降维或使用其他算法。 实验结论:实验结果表明,K均值聚类算法在iris数据集上...
实验三k-均值聚类算法实验报告实验三 K-Means聚类算法 一、 实验目的 1) 加深对非监督学习的理解和认识 2) 掌握动态聚类方法K-Means 算法的设计方法 二、 实验环境 1) 具有相关编程软件的PC机 三、 实验原理 1) 非监督学习的理论基础 2) 动态聚类分析的思想和理论依据 3) 聚类算法的评价指标 四、算法思想 ...
本实验旨在通过实现k均值聚类算法并对其进行实验,深入理解该算法的原理和应用。 二.算法原理 k均值聚类算法的主要思想是通过迭代优化的方式将数据点划分为k个簇。算法的步骤如下: 1.随机选择k个初始中心点作为簇的质心。 2.根据每个数据点与各个簇质心的距离,将数据点分配到距离最近的簇中。 3.更新每个簇的质心...
均值聚类实验算法聚类中心iterationscsum 实验三K-Means聚类算法 一、实验目的 1)加深对非监督学习的理解和认识 2)掌握动态聚类方法K-Means算法的设计方法 二、实验环境 1)具有相关编程软件的PC机 三、实验原理 1)非监督学习的理论基础 2)动态聚类分析的思想和理论依据 3)聚类算法的评价指标 四、算法思想 K-均值算...
内容提示: K-均值聚类算法实验报告 K-均值聚类算法实验报告 试验目的 通过对 K-均值算法的编程实现,加强对该算法的理解和认识。提高自身的知识水平和编程能力,认识模式识别在生活中的应用。 算法思想 算法思想 K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找 K 组数据作为初始聚类中心,然后计算其他数据距离这三个...
zdata模式识别均值聚类算法count实验 040930520吴非模式识别实验报告 K-均值聚类算法实验报告 试验目的 通过对K-均值算法的编程实现,加强对该算法的理解和认识。提高自身的知识 水平和编程能力,认识模式识别在生活中的应用。 算法思想 K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中 心,然后计算...
kk均值算法实现步骤1初始任选k个点作为k类中心点用了前k个点做为中心点2计算每点到每类中心的相似度用了欧氏距离3把点归入最近的那类4重新计算k类的中心除第一步外其余三步反复循环直到收敛converges四 实验一K均值聚类算法 一.实验平台 VC6.0 二.实验数据 已知实验数据被存放在beverage.txt中 207.2 3.3 15.5...
四、算法思想K一均值算法的重要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中心,然后计算其他数据距离这三个聚类中心的距离,将数据归入与其距离最近的聚类中心,之后再对这K个聚类的数据计算均值,作为新的聚类中心,继续以上环节,直到新的聚类中心与上一次的聚类中心值相等时结束算法实验代码functionkmkA笔函数名...
基于K均值算法的鸢尾花聚类实验 1. 实验介绍 1.1 实验目的 1.2 实验内容 1.3 实验环境 1.4 实验设计 2. 实验详细实现 2.1 数据探索 2.2 数据清洗 2.2.1 缺失值分析 2.2.2 异常值处理 2.3 数据集划分 2.4 特征工程 2.4.1 特征归一化 2.4.2 类别特征编码 2.5 模型训练 2.6 模型评估 2.6 模型保存 2.7 模型...