k均值聚类算法实验内容

一个常见的k均值聚类算法实验内容如下：

1. 数据准备：准备一个有标签的数据集，可以使用公开的数据集，如MNIST手写数字数据集。

2. 特征提取：对数据集进行特征提取，将每张图片转换为一个向量，可以使用常见的特征提取方法，如PCA、SIFT等。

3. 聚类：使用k均值聚类算法将数据集分成k个簇，可以使用Matlab自带的kmeans函数。

4. 聚类结果评估：使用评价指标来评估聚类结果的好坏，如轮廓系数、互信息等。

5. 结果可视化：将聚类结果可视化出来，便于观察每个簇的特点和区别。

在实验中，可以尝试不同的特征提取方法和聚类参数，比较它们对聚类效果的影响，进一步了解k均值聚类算法的性能和应用。