Python实现K-means算法分析动漫数据集实验报告

资源摘要信息:"本次实验报告主要涉及使用Python编写K-means算法，并在动漫得分数据集上进行聚类分析。K-means是一种常用的聚类算法，通过对数据点进行分组，使得同组内的数据点尽可能相似，而不同组之间的数据点差异尽可能大。 首先，实验中使用了动漫得分数据集(anime.csv)，数据集包含了用户对动漫的评分和动漫的欢迎程度等信息。在数据预处理阶段，按照欢迎程度进行降序排序，并根据需求选择了不同受欢迎程度的三个类别，每个类别中选择了60个样本数据。 其次，为了将这些数据用于K-means聚类算法，需要将除聚类标签外的其他数据进行归一化处理。归一化处理能够使得不同特征维度上的数据具有可比性，这对于算法的正确执行至关重要。 接下来，实验中编写了K-means算法，并将其应用于上述数据集。算法输入为归一化后的数据集，并在11维数据空间中进行聚类，其中11维代表了动漫的11个特征维度。聚类的数量即为K，由实验者设定。 实验中评价K-means算法的精准度有两个标准，第一是通过比对处理后的数据集中的K个聚类与算法输出的聚类结果的一致性；第二是计算所有数据点到各自聚类质心距离的平方和，这个值越小表示聚类效果越好。 为了进一步展示聚类效果，实验还提出了进阶任务，即在聚类完成后，选择两个维度的列数据（建议为Score 10和Score 2）进行可视化展示，这样可以直观地观察到不同聚类群体在这些维度上的分布情况。 文件名称列表中包含了本次实验的相关文件，如KMeans.py文件包含了K-means算法的代码实现，main.py是实验的主程序文件，用于运行整个聚类过程。kmeans.csv文件可能包含了聚类后的结果数据，而运行结果.docx和大数据分析任务书-kmeans.docx则分别是实验结果的文档报告和任务说明文档。".idea文件夹和__pycache__文件夹是IDE（如PyCharm）生成的项目配置和缓存文件夹，通常不包含用户直接关注的内容。 K-means算法在数据挖掘、图像分割、市场细分、社交网络分析等众多领域有着广泛的应用。掌握该算法的原理及其实现对于数据分析和机器学习的入门与提高具有重要意义。通过本次实验的详细步骤和结果分析，可以帮助学生深入理解K-means算法的内部机制，并学会如何将理论应用于实际问题解决。"