鸢尾花数据集上的聚类分析实验

"该文档是广州大学计算机科学与网络工程学院的一份实验报告，主题为‘数据挖掘与机器学习实验’中的聚类分析，使用了IRIS鸢尾花数据集进行实践。实验目的是让学生深入理解机器学习的概念、模型和算法，特别是聚类分析。实验要求包括复习相关课程内容，编程实现实验，以及独立完成实验报告。推荐使用的编程语言是Python，但禁止直接使用scikit-learn的高层API。实验内容包括数据准备、数据预处理、聚类中心求解和模型评估，具体操作如下载数据集，观察特征分布，选择特征进行聚类，并计算聚类性能指标。" 实验详细说明: 1. **实验目的**： - 学习并掌握机器学习的基本概念、模型和算法，特别是聚类分析的原理。 - 了解并实践数据挖掘与机器学习的整个流程，包括模型训练、验证和测试。 - 掌握数据预处理技术，以确保模型的准确性和可靠性。 - 通过编写实验报告和分析实验结果，提升学生的书面表达和问题解决能力。 2. **基本要求**： - 实验前复习相关理论知识，确保对数据挖掘与机器学习有扎实的理解。 - 准备和处理实验数据，完成聚类分析的编程任务。 - 独立完成实验报告，展示实验过程和结果。 3. **实验软件**： - 使用Python编程语言，可以使用numpy库，但不能直接调用scikit-learn等库的高层API，以加深对算法实现的理解。 4. **实验内容**： - **数据准备**：下载并理解IRIS数据集，包括四个特征：萼片长度(SepalLength)、萼片宽度(SepalWidth)、花瓣长度(PetalLength)和花瓣宽度(PetalWidth)，以及对应的类别标签。 - **数据预处理**：观察特征的数值类型和分布，选择sepallength和petallength作为聚类依据。 - **聚类中心求解**：实现k-means和混合高斯聚类算法，这两个都是无监督学习的聚类方法，用于找到数据的最佳分组。 - **模型测试与评估**：在数据集上运行聚类算法，计算性能指标，如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等，以评估聚类效果。 5. **编程示例**： - 提供的代码片段展示了如何使用pandas加载数据，以及使用matplotlib进行可视化，但实际的聚类算法实现部分未给出。 通过这样的实验，学生不仅能够熟悉机器学习的基本流程，还能通过动手实践加深对聚类算法的理解，为后续的机器学习项目打下坚实的基础。