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...
对于后续的研究工作,可以进一步探索K-means算法在其他数据集上的表现,并与其他聚类算法进行对比实验。此外,还可以研究K-means算法的改进版本,例如加入权重、解决离群点等,以提升其在实际问题中的应用能力。 综上所述,K-means聚类算法在数据挖掘领域具有重要的应用价值,通过对其算法原理、实验设置和实验结果的总结和分析...
kmeans 聚类算法实验心得 kmeans 聚类算法是一种常用的无监督学习算法,可以将数据集分 成多个类别。在实验中,我使用 Python 语言实现了 kmeans 聚类 算法,并对其进行了测试和分析。 我使用 Python 中的 sklearn 库中的 make_blobs 函数生成了一个 随机数据集,该数据集包含了 1000 个样本和 4 个特征。然后,...