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人工智能实验K聚类算法实验报告.docx

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K聚类算法

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编写程序，实现K聚类算法。 1.以（0，0），（10，0），（0，10）三个点为圆心，5为半径，随机生成30个点 2.以K=2,3,4分别对以上30个点进行聚类，观察结果

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一、实验目的

 理解聚类概念，熟悉相似度测度和聚类准则。

 掌握  聚类算法。

 编写程序，上机调试和测试，纪录调试和测试情况，结合程

序进行分析，包括方法、过程、关键技术及代码。

二、实验内容

编写程序，实现  聚类算法。

 以（，），（，），（，）三个点为圆心， 为

半径，随机生成  个点

 以  分别对以上  个点进行聚类，观察结果

三、实验环境

硬件环境：笔记本一台；

软件环境：、 系统，

。

四、 K-均值算法原理及步骤

给定的样本划分为  类， 预先指定。

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机器学习实验聚类步骤 1.选择一种聚类算法对鸢尾花做聚类; 2.读入要分类的数据; 3.设置初始聚类中心; 4.根据不同的聚类算法实现聚类。 5.显示聚类结果。 6.按照同样步骤实现学过的所有聚类算法。

1. 选择一种聚类算法（比如K-means算法）对鸢尾花数据进行聚类分析。 2. 读入要分类的数据，这里是鸢尾花数据集。 3. 设置初始聚类中心，可以随机选择几个数据点作为初始聚类中心。 4. 根据选择的聚类算法，实现聚类...

1.选择一种聚类算法对鸢尾花做聚类; 2.读入要分类的数据; 3.设置初始聚类中心; 4.根据不同的聚类算法实现聚类。 5.显示聚类结果。 6.按照同样步骤实现学过的所有聚类算法。

感谢您的提问，根据您的要求，我可以为您介绍一种对鸢尾花进行聚类的算法：K-Means聚类算法。 K-Means聚类算法的步骤如下： 1. 首先从数据集中随机选择K个样本作为初始聚类中心； 2. 将数据集中的每个样本分配到...

三、聚类步骤 1.选择一种聚类算法对鸢尾花做聚类; 2.读入要分类的数据; 3.设置初始聚类中心; 4.根据不同的聚类算法实现聚类。 5.显示聚类结果。 6.按照同样步骤实现学过的所有聚类算法。

常见的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等。 2.读入要分类的数据，即鸢尾花的数据集。数据集包含花的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度等属性。 3.设置初始聚类中心。对于K-means算法，可以随机选择K个...

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