k_means聚类算法和配套测试鸢尾花数据集_鸢尾花的聚类资源-CSDN文库

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需积分: 42 8 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。

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k_means.rar （2个子文件）

iris_train.txt 3KB

Source.cpp 5KB

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