改进的二分K均值聚类算法在Iris数据集的应用研究

"二分K均值聚类算法在Iris数据集上的测试研究是一篇针对硕士研究生的课程设计报告，专注于多媒体信息处理技术领域的应用。报告以计算机应用技术专业为背景，由学生蒲朝仪完成。文章首先介绍了聚类问题的广泛存在及其在模式识别、图像处理和机器学习中的重要性，强调了聚类与分类的区别，即无先验知识的自我组织数据分组。 K-均值算法作为经典且常用的聚类方法，其基本原理是将数据划分为K个类，每个类的中心点代表该类的特征。算法通过不断迭代调整每个类别的中心点，使得数据点与其所属中心点的距离平方和最小。然而，K-均值算法的局限性在于其结果易受初始聚类中心选择的影响，可能导致局部最优解，而非全局最优，且对噪声和离群点敏感。 为了解决这些问题，本研究提出了二分K均值算法，这是一种改进版本，旨在提高算法的稳定性，并可能减少对初始值的依赖。通过将原始的K-均值方法进行细分，可能有助于跳出局部最优，寻找到更全局化的聚类结果。报告详细地展示了在Iris数据集上的实验，包括数据集的介绍、实验结果的分析以及对算法性能的观察。最后，报告提供了实验数据汇总和算法实现的主要代码作为附录，供读者深入理解算法的工作流程和应用效果。 整个报告不仅介绍了理论知识，还包含了实践操作和结果验证，对于理解K-均值算法的优缺点及其改进策略具有较高的参考价值。"