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文檔簡介
1、哈爾濱工業(yè)大學數(shù)據(jù)挖掘理論與算法實驗報告(2014 年度秋季學期)課程編碼S1300019C授課教師高 宏學生姓名趙天學號14S學院 電氣工程及自動化學院一、實驗內(nèi)容設計實現(xiàn) k 均值聚類算法。二、實驗設計2 k=2 k=4 聚類， 分析比較實驗結(jié)果。三、實驗環(huán)境及測試數(shù)據(jù)實驗環(huán)境：Windows7 操作系統(tǒng)，Python2.7 IDLE測試數(shù)據(jù)：隨機生成 3 個點集，點到中心點距離服從高斯分布：集合大小中心坐標半徑11005,52210010,6231008,102四、實驗過程編寫程序隨機生成測試點集，分別聚成 2, 3, 4 類，觀察實驗結(jié)果多次 4 聚類，觀察實驗結(jié)果五、實驗結(jié)果初始隨機
2、點：2 聚類迭代-平方誤差1234561337677639634633633聚類中心與類中點數(shù)9.06，9.06，8.291915.05，5.011093 聚類123456789101112810692690688686681565385369.4369.83703704.99，5.05108,4.99，5.05108,7.92，10.489310.15，6.169927 344.8972912737.95，,10.56904.89，5.001038.41，6.313810.75，6.1,469多次 4 聚類迭代 27 次352.194.95，5.031069.79，6.03937.85，10.509012.71，8.1611迭代 8 次356.1910.15，6.16997.92，10.48935.54，5.01674.09，5.1041迭代 7 次352.3510.39，6.04874.91，4.981038.00，10.79797.71，7.6931六、遇到的困難及解決方法、心得體會K-Means 初值對最終的聚類結(jié)果有影響，不同初值，可能會有不同的聚類結(jié)果， 也就是說，K-Means 收斂于局部最優(yōu)點K-Means 趨向于收斂到球形，每類樣本數(shù)相近K-Means 隨著 k 的增加，平方誤差會降低，但聚類效果未
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