软件183-李子轩-实验三1

《K-Means聚类算法详解与实验实践》 K-Means聚类算法是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于将数据集中的样本点自动分为若干类别，使得同一类内的样本点相互接近，不同类之间的样本点相距较远。在李子轩同学的实验报告中，他详细阐述了K-Means算法的实现步骤和具体应用。 K-Means算法的核心步骤如下： 1. **选择簇个数k**：这是K-Means算法的重要参数，通常需要根据实际问题和预期的分类数量来确定。在这个实验中，由于数据集的class只有三类，因此k被设定为3。 2. **计算样本点到簇中心的距离**：算法初始阶段，从样本集中随机选取k个样本作为初始的“簇中心”。然后，计算每个样本点到这些簇中心的欧氏距离，这是衡量样本点归属某一簇的标准。 3. **根据新划分的簇更新簇中心**：每个样本点会被分配到与其最近的簇中心所属的簇。然后，根据簇内所有样本点的平均值重新计算每个簇的中心，这个新的中心点将成为下一轮迭代的参考。 4. **迭代直到簇中心不再移动**：重复步骤2和3，不断更新簇中心，直到簇中心的位置不再显著变化或达到预设的迭代次数，这标志着算法收敛，聚类完成。 在李子轩同学的实验中，他使用Python的pandas和numpy库处理数据，matplotlib库进行数据可视化。实验中，他首先对数据进行预处理，将Iris数据集的class字段转换为数值型，然后以花萼长度为横坐标，花瓣长度为纵坐标进行绘图。通过random_select()函数随机选择初始簇中心，distance()函数计算样本点与簇中心的距离，kmeans()函数实现聚类，distanceCenter()和centerPoint()函数则用于更新簇中心和判断簇中心是否移动。 实验过程中，李子轩同学面临的主要挑战是对K-Means算法的细节理解和编程实现，通过不断调试和优化，提高了代码效率，使实验结果更加准确。此次实验不仅加深了他对K-Means算法的理解，也让他意识到自身技能的不足，激发了他进一步学习和提升的愿望。 K-Means聚类算法是一个实用的工具，用于发现数据集中的自然结构，而实验实践是理解并掌握算法的关键。通过类似李子轩同学这样的实验，我们可以更好地理解算法的工作原理，同时也能发现并解决实践中可能出现的问题，从而提高数据分析和机器学习的能力。