K均值聚类在Iris数据分类中的应用

"模式识别作业，包含K均值聚类算法的实现及Iris数据集的应用" 模式识别是一门涉及机器学习、统计学和计算机视觉的学科，主要目标是识别和分类不同模式，如图像、声音或数据。在这个作业中，重点介绍了K均值聚类算法，这是一种广泛应用的数据分析方法，常用于无监督学习场景，目的是将数据集划分成不同的群组或簇。 K均值聚类的基本思想是将数据分配到最近的聚类中心所属的簇，然后更新聚类中心为该簇内所有点的平均值。这个过程不断迭代，直到聚类中心不再显著变化或达到预设的最大迭代次数。K均值算法的步骤包括： 1. 初始化：选择K个初始聚类中心。这通常随机选取数据集中的K个点。 2. 距离计算：计算每个数据点与所有聚类中心的距离。 3. 分配数据：将每个数据点分配给最近的聚类中心对应的簇。 4. 更新聚类中心：计算每个簇内所有点的均值，将均值作为新的聚类中心。 5. 判断终止条件：如果新的聚类中心与旧的中心相差不大，则停止迭代；否则返回步骤2。 在给定的C或C++代码中，定义了一个名为`K_Average`的类，包含了实现K均值聚类所需的功能。例如，`ReadFile()`用于读取数据，`InitZ()`用于初始化聚类中心，`Cluster()`执行实际的聚类操作，`Min()`寻找最小距离，`NewZ()`计算新聚类中心，`Compare()`比较聚类中心变化，`UpdateZ()`更新聚类中心，以及`Output()`输出结果。 在对Iris数据集的应用中，Iris数据集是一个经典的数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并分为3个类别（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。这里使用K均值聚类算法将数据自动分类，通过比较实际类别和聚类结果，可以评估算法的性能。 这个作业不仅提供了理论知识，还结合了实际编程实现，让学生深入理解K均值聚类的工作原理，并能将其应用于实际数据，这对于提升模式识别和数据分析技能至关重要。