数据挖掘实验报告：K均值聚类分析

"该资源是一份来自北京邮电大学软件学院2016-2017学年第一学期的数据挖掘实验报告，由学生肖逸敏完成，实验内容主要涉及K均值聚类算法的应用与分析。实验目的是通过Weka工具深入理解K均值算法，并研究K值和初始簇心变化对聚类效果的影响。实验环境为Weka，数据集为‘data.xls’，最终转换为‘data.arff’格式进行操作。" 实验报告详细内容: 在数据挖掘课程中，肖逸敏同学选择了K均值算法作为项目内容，这是一种广泛应用的无监督学习方法，用于将数据集划分成多个不重叠的类别，每个类别（或簇）内部数据点间的相似性较高，而不同类别间的数据点相似性较低。K均值算法的基本流程包括初始化簇心、分配数据点至最近的簇、更新簇心以及重复该过程直至簇心不再变化或达到预设迭代次数。 在实验中，肖逸敏同学首先将Excel格式的"data.xls"文件转换为CSV，然后进一步转换为Weka可读的"arff"格式。Weka是新西兰奥克兰大学开发的一个数据挖掘软件，其中包含多种机器学习算法，包括聚类算法。在Weka的"Explorer"界面，选择"Cluster"，然后选择"SimpleKMeans"算法来执行K均值聚类。 实验参数设置为：设置簇的数量（K）为6，随机种子（seed）为10，以便每次运行时都能得到一致的初始簇心位置。"ClusterMode"的"Use training set"选项表示使用训练数据集进行聚类。启动算法后，观察到的"Clusterer output"包含了算法运行的相关信息，如迭代次数、簇心坐标等。 实验结果部分，虽然具体聚类结果没有在提供的信息中给出，但通常会包括每个数据点所属的簇、各簇的数据点数量、簇心位置以及可能的可视化结果。这些结果可以与真实数据分布对比，评估聚类的准确性。同时，肖逸敏还应尝试改变K值和簇心初始化策略，观察这些变化如何影响聚类结果和准确度，这有助于理解算法的敏感性和优化策略。 通过这样的实验，学生不仅能够掌握K均值算法的实现，还能深入探究其内在机制，如K值的选择对聚类效果的影响，以及初始化策略如何影响收敛速度和最终聚类质量。这些知识对于理解和应用数据挖掘技术至关重要。