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实验总结报告.doc,人工智能大作业 PAGE 目录 TOC \o 1-3 \h \z \u 1. 问题描述 2 2. 设计要求 2 3. 需求分析 3 4. 详细设计 3 5. 测试及运行结果 4 6. 程序源码及注释 5 7. 课程设计心得体会 15 1.问题描述 k-means算法是根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法。