机器学习实验四：K-Means聚类
本资源文件是《机器学习》课程的实验四，主要内容是关于K-Means聚类算法的实现与应用。通过本实验，学生将学习如何使用K-Means算法进行数据聚类，并通过实际案例加深对算法的理解。
实验内容
- 复现K-Means的两个案例：
- 鸢尾花数据集的聚类分析
- 基于经纬度的城市聚类
- 自编程序进行K-Means聚类：
- 对某企业生产的果汁饮料含量数据进行聚类分析，判断生产质量状况。
实验步骤
- 数据加载与预处理：
- 读取数据集，探索数据分布，将数据转化为数组形式。
- 可视化数据，绘制散点图，观察数据的分布情况。
- 模型配置与训练：
- 配置K-Means模型，设定聚类数目k。
- 训练模型，输出聚类结果。
- 模型评估：
- 使用CH指标（Calinski-Harabasz Index）评估聚类效果。
- 对比不同k值下的CH值，确定最佳的k值。
- 结果可视化：
- 绘制聚类结果的散点图，展示各类簇的分布情况。
- 可视化各类簇的中心点，分析果汁含量与糖分含量的偏差情况。
实验结果
通过实验，学生将掌握K-Means聚类算法的基本原理与实现方法，并能够应用该算法解决实际问题。实验结果表明，当k=4时，聚类效果最佳。
注意事项
- 实验中使用的数据集为鸢尾花数据集和果汁饮料含量数据集。
- 学生需自行编写程序，实现K-Means算法，并进行数据处理与可视化。
- 实验结果的可视化部分需详细展示各类簇的分布情况及中心点位置。
通过本实验，学生将深入理解K-Means聚类算法的应用场景与实现细节，为后续的机器学习课程打下坚实基础。