K均值算法实现与数据集实验分析

资源摘要信息:"K均值算法是数据挖掘和统计领域中应用最广泛的聚类算法之一，主要用于将数据集分为若干个聚类。在此过程中，算法会根据数据特征来确定聚类中心，使得每个数据点与最近的聚类中心的距离最小化。K均值算法属于无监督学习算法，因为它不对数据进行标记，仅依赖于数据本身的分布特性来进行聚类分析。 在给定的实验数据集中，包含了若干组二维数据点，每组数据点代表了数据集中的一个样本。数据点的每个维度可以看作是样本的特征。例如，数据点(0.697 0.460)表示有两个特征，其中第一个特征的值为0.697，第二个特征的值为0.460。 K均值算法的基本步骤如下： 1. 首先确定聚类的数量K，即确定要将数据集分为几类。 2. 随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 3. 将每个数据点分配到最近的聚类中心，形成K个聚类。 4. 重新计算每个聚类的中心，即计算属于该聚类的所有数据点的均值。 5. 重复步骤3和步骤4，直到聚类中心不再发生变化或者达到预设的迭代次数，聚类过程结束。 Python代码文件L4_3.py是K均值算法的实现，可以对实验数据集进行聚类分析。通过运行这段源码，可以对数据集进行自动的聚类处理，并可能输出聚类的结果，例如每个聚类中的数据点以及最终确定的聚类中心坐标等信息。 K均值算法的优点是简单易懂且计算效率高，适合于大规模数据集的快速聚类。但是该算法对初始聚类中心的选择比较敏感，有时候可能会导致局部最优，且不适合发现非凸形状的聚类。此外，K均值算法需要预先指定聚类数量K，而实际应用中K的最佳值往往不是显而易见的，通常需要通过如肘部法则（Elbow Method）等方法来辅助确定。"