机器学习与数据挖掘实验三.doc

在本实验中，学生将通过探索IRIS鸢尾花数据集进行聚类分析，这是机器学习与数据挖掘领域的一个经典实例。实验旨在让学生熟悉并掌握关键的机器学习概念、模型和算法，特别是聚类分析。 实验目标是让学生理解和应用机器学习中的核心概念，包括数据预处理、模型训练、验证和测试。这要求学生能够识别和理解数据集中的特征，如IRIS数据集中代表鸢尾花花瓣和花萼长度与宽度的四个特征。同时，学生需要了解聚类分析，这是一种无监督学习方法，用于根据数据本身的属性将数据分组，无需先验知识或已知的输出类别。 实验的基本要求包括复习相关课程内容、准备实验数据、编程实现实验任务，并独立完成实验报告。在编程方面，实验建议使用Python语言，但不允许直接使用scikit-learn库的高层API，如k-means聚类，而是要求学生自己实现算法，以加深理解。 实验的具体步骤包括： 1. 获取并理解数据集：学生需要下载和解析IRIS数据集，了解每个特征的含义，例如“sepal length”（花萼长度）和“petal length”（花瓣长度）。 2. 数据预处理：包括数据探索，检查数值类型和分布，选择合适的特征（如sepal length和petal length）进行聚类分析。 3. 实现聚类算法：学生需要编写代码实现两种聚类算法——k-means和混合高斯聚类。k-means算法是一种迭代方法，通过计算每个数据点到聚类中心的距离来分配数据点，并更新中心直到收敛。混合高斯聚类则假设数据遵循多个高斯分布，并试图找到最佳的混合权重和参数。 4. 模型评估：对学生实现的聚类模型进行性能评估，可以使用诸如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标来衡量聚类的质量。 在提供的代码示例中，可以看到如何使用pandas加载数据，matplotlib进行可视化，以及numpy进行数值计算。通过LabelEncoder对分类标签进行编码，便于后续计算。此外，还展示了如何手动计算距离和执行k-means聚类的基本步骤。 这个实验不仅让学生实践了机器学习中的聚类分析，还锻炼了他们阅读和处理数据、编程实现算法以及分析实验结果的能力。通过这样的实践活动，学生可以更深入地理解机器学习的原理和应用，为未来的学习和工作打下坚实的基础。