k_means聚类算法和配套测试鸢尾花数据集_鸢尾花kmeans聚类分析资源-CSDN文库

共2个文件

cpp：1个

txt：1个

需积分: 42 98 浏览量 2017-09-02 10:26:53 上传评论 7 收藏 3KB RAR 举报

kMeans聚类算法是一种无监督学习方法，常用于数据挖掘中的分类任务，它将数据集中的样本自动分到预先设定的几个类别中。这个压缩包包含的`Source.cpp`是C++实现的kMeans算法源代码，而`iris_train.txt`则是鸢尾花数据集，这是一个经典的多分类问题数据集，常用于算法的测试和验证。我们来详细了解一下kMeans算法的核心思想。kMeans的基本流程如下： 1. 初始化：选择k个中心点（聚类中心），通常随机选取数据集中的k个样本作为初始聚类中心。 2. 分配：计算数据集中每个样本到这k个中心点的距离，根据距离最近原则将每个样本分配到对应的类别。 3. 更新：重新计算每个类别中所有样本的均值，将这个均值作为新的聚类中心。 4. 判断：如果新的聚类中心与上一次的中心点差距在预设阈值内，或者达到预设的最大迭代次数，算法停止；否则返回步骤2继续迭代。在`Source.cpp`源代码中，可能会包含以下关键部分： - 数据读取：程序需要读取`iris_train.txt`文件，从中提取特征值。 - 初始化阶段：随机选择k个样本作为初始聚类中心。 - 距离计算：使用欧氏距离或其他距离度量方法计算样本与聚类中心之间的距离。 - 聚类分配：根据距离将样本分配到最近的聚类。 - 中心更新：重新计算每个类别的均值，并更新为新的聚类中心。 - 迭代检查：判断是否满足停止条件，如达到最大迭代次数或中心点变化小于一定阈值。鸢尾花数据集`iris_train.txt`包含了鸢尾花的四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的三个类别（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）。这个数据集有150个样本，每个样本有四列数值，最后一列为鸢尾花的种类。通过kMeans算法，我们可以不依赖类别标签，仅依据特征值将这些样本分成三组，以此检验算法的性能。总结来说，这个压缩包提供了一个实践kMeans聚类算法的机会，通过C++代码和鸢尾花数据集，我们可以学习如何实现和应用这种算法，同时验证其在实际问题上的效果。对于初学者而言，这是一个很好的学习资源，可以帮助理解聚类算法的工作原理，同时也适合经验丰富的开发者进行代码审查和优化。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

k_means.rar （2个子文件）

iris_train.txt 3KB

Source.cpp 5KB

5.1 3.5 1.4 0.2 1 4.9 3.0 1.4 0.2 1 4.7 3.2 1.3 0.2 1 4.6 3.1 1.5 0.2 1 5.4 3.9 1.7 0.4 1 4.6 3.4 1.4 0.3 1 5.0 3.4 1.5 0.2 1 4.4 2.9 1.4 0.2 1 4.9 3.1 1.5 0.1 1 5.4 3.7 1.5 0.2 1 4.8 3.4 1.6 0.2 1 4.8 3.0 1.4 0.1 1 4.3 3.0 1.1 0.1 1 5.8 4.0 1.2 0.2 1 5.7 4.4 1.5 0.4 1 5.4 3.9 1.3 0.4 1 5.1 3.5 1.4 0.3 1 5.7 3.8 1.7 0.3 1 5.1 3.8 1.5 0.3 1 5.4 3.4 1.7 0.2 1 4.6 3.6 1.0 0.2 1 5.1 3.3 1.7 0.5 1 4.8 3.4 1.9 0.2 1 5.0 3.0 1.6 0.2 1 5.0 3.4 1.6 0.4 1 5.2 3.5 1.5 0.2 1 5.2 3.4 1.4 0.2 1 4.7 3.2 1.6 0.2 1 5.4 3.4 1.5 0.4 1 5.2 4.1 1.5 0.1 1 5.5 4.2 1.4 0.2 1 4.9 3.1 1.5 0.2 1 5.0 3.2 1.2 0.2 1 5.5 3.5 1.3 0.2 1 4.9 3.6 1.4 0.1 1 4.4 3.0 1.3 0.2 1 5.1 3.4 1.5 0.2 1 5.0 3.5 1.3 0.3 1 4.5 2.3 1.3 0.3 1 4.4 3.2 1.3 0.2 1 5.0 3.5 1.6 0.6 1 5.1 3.8 1.9 0.4 1 4.8 3.0 1.4 0.3 1 5.1 3.8 1.6 0.2 1 4.6 3.2 1.4 0.2 1 5.0 3.3 1.4 0.2 1 7.0 3.2 4.7 1.4 2 6.4 3.2 4.5 1.5 2 6.9 3.1 4.9 1.5 2 5.5 2.3 4.0 1.3 2 6.5 2.8 4.6 1.5 2 5.7 2.8 4.5 1.3 2 6.3 3.3 4.7 1.6 2 4.9 2.4 3.3 1.0 2 5.2 2.7 3.9 1.4 2 5.0 2.0 3.5 1.0 2 5.9 3.0 4.2 1.5 2 6.0 2.2 4.0 1.0 2 6.1 2.9 4.7 1.4 2 5.6 2.9 3.6 1.3 2 6.7 3.1 4.4 1.4 2 5.6 3.0 4.5 1.5 2 5.8 2.7 4.1 1.0 2 6.2 2.2 4.5 1.5 2 5.6 2.5 3.9 1.1 2 5.9 3.2 4.8 1.8 2 6.1 2.8 4.0 1.3 2 6.3 2.5 4.9 1.5 2 6.1 2.8 4.7 1.2 2 6.4 2.9 4.3 1.3 2 6.8 2.8 4.8 1.4 2 6.7 3.0 5.0 1.7 2 6.0 2.9 4.5 1.5 2 5.7 2.6 3.5 1.0 2 5.5 2.4 3.8 1.1 2 5.5 2.4 3.7 1.0 2 5.8 2.7 3.9 1.2 2 6.0 2.7 5.1 1.6 2 5.4 3.0 4.5 1.5 2 6.0 3.4 4.5 1.6 2 6.7 3.1 4.7 1.5 2 6.3 2.3 4.4 1.3 2 5.6 3.0 4.1 1.3 2 5.5 2.5 4.0 1.3 2 5.5 2.6 4.4 1.2 2 6.1 3.0 4.6 1.4 2 5.8 2.6 4.0 1.2 2 5.0 2.3 3.3 1.0 2 5.6 2.7 4.2 1.3 2 5.7 2.9 4.2 1.3 2 6.2 2.9 4.3 1.3 2 5.1 2.5 3.0 1.1 2 5.7 2.8 4.1 1.3 2 6.3 3.3 6.0 2.5 3 5.8 2.7 5.1 1.9 3 7.1 3.0 5.9 2.1 3 6.3 2.9 5.6 1.8 3 6.5 3.0 5.8 2.2 3 7.6 3.0 6.6 2.1 3 4.9 2.5 4.5 1.7 3 7.3 2.9 6.3 1.8 3 6.7 2.5 5.8 1.8 3 7.2 3.6 6.1 2.5 3 6.5 3.2 5.1 2.0 3 6.4 2.7 5.3 1.9 3 5.7 2.5 5.0 2.0 3 5.8 2.8 5.1 2.4 3 6.4 3.2 5.3 2.3 3 6.5 3.0 5.5 1.8 3 7.7 3.8 6.7 2.2 3 7.7 2.6 6.9 2.3 3 6.0 2.2 5.0 1.5 3 6.9 3.2 5.7 2.3 3 5.6 2.8 4.9 2.0 3 7.7 2.8 6.7 2.0 3 6.3 2.7 4.9 1.8 3 6.7 3.3 5.7 2.1 3 7.2 3.2 6.0 1.8 3 6.2 2.8 4.8 1.8 3 6.1 3.0 4.9 1.8 3 6.4 2.8 5.6 2.1 3 7.2 3.0 5.8 1.6 3 7.9 3.8 6.4 2.0 3 6.4 2.8 5.6 2.2 3 6.3 2.8 5.1 1.5 3 6.1 2.6 5.6 1.4 3 7.7 3.0 6.1 2.3 3 6.3 3.4 5.6 2.4 3 6.4 3.1 5.5 1.8 3 6.0 3.0 4.8 1.8 3 6.9 3.1 5.4 2.1 3 6.7 3.1 5.6 2.4 3 6.9 3.1 5.1 2.3 3 5.8 2.7 5.1 1.9 3 6.8 3.2 5.9 2.3 3 6.7 3.3 5.7 2.5 3 6.7 3.0 5.2 2.3 3 6.3 2.5 5.0 1.9 3 6.5 3.0 5.2 2.0 3 6.2 3.4 5.4 2.3 3

评论收藏

内容反馈