kmeans算法sonar和iris数据上验证
时间: 2023-05-02 13:04:12 浏览: 84
K-means算法即为聚类分析算法,是一种基于距离测量的无监督学习方法。通过计算不同对象之间的欧几里得距离,将样本分成K个簇,使得簇内的样本相似度较高,而簇间的样本相似度较低。使用Sonar和Iris两个数据集进行验证,可得出聚类分析算法在解决分类问题上具有一定的适用性和有效性。
相关问题
基于kmeans算法的iris数据分析
基于kmeans算法的iris数据分析是一种聚类分析方法,通过对iris数据进行kmeans聚类,将数据分成若干个簇,使得同一簇内的数据相似度高,不同簇之间的差异较大。这样我们可以通过对簇的分析来了解数据的特征和规律。例如,可以通过聚类发现不同花卉品种之间的差异,或者根据花瓣长度、宽度等特征来判断花卉品种。
鸢尾花(iris)数据集Kmeans算法
鸢尾花数据集是一个经典的数据集,常用于聚类算法的性能评估。Kmeans算法是一种基于距离度量的聚类算法,它的主要思想是将样本划分为K个簇,使得同一簇内的样本之间的距离最小,不同簇之间的样本距离最大。
在应用Kmeans算法对鸢尾花数据集进行聚类时,我们首先需要确定簇的个数K,然后随机选择K个样本作为初始的簇中心。然后对于每个样本,计算其与每个簇中心的距离,将其分配到距离最近的簇中心所在的簇中。接着,重新计算每个簇的中心点,直到簇中心点不再发生变化为止。最终,得到的K个簇即为聚类结果。
需要注意的是,Kmeans算法对于初始的簇中心的选择非常敏感,不同的初始簇中心可能会得到不同的聚类结果。因此,通常采用多次随机初始簇中心的方式来避免算法陷入局部最优解。