用MATLAB鸢尾花数据集学习并且做聚类分析

资源描述

本资源文件提供了一个使用MATLAB进行鸢尾花数据集聚类分析的代码段。该代码段的主要任务是使用K-Means算法对数据进行聚类分析。以下是代码段的具体步骤和功能描述：

1. 数据加载：
   • 使用 csvread 函数从提供的文件中加载测试数据和训练数据集合，并将它们组合成一个完整的数据集。
2. 数据标准化：
   • 使用 zscore 函数对数据进行标准化处理。标准化可以使不同特征的数值范围变得可比较，从而提高聚类分析的准确性。
3. K-Means聚类：
   • 使用 kmeans 函数对标准化后的数据集进行K-Means聚类分析。在本例中，聚类数量 k 设置为4。
4. 结果可视化：
   • 生成图表以将所有聚类结果可视化。每个聚类用不同的颜色标记，图表中还会显示每个聚类的中心点，中心点用黑色十字表示。

结论

该算法成功地将数据集分成了四个不同的聚类子集，每个聚类子集的重心在图表中以黑色十字表示。最终的聚类结果应根据数据集的具体上下文进行解释，并结合其他技术和知识进行进一步的分析和验证。

使用说明

1. 下载并打开MATLAB软件。
2. 将提供的代码段复制到MATLAB编辑器中。
3. 确保数据文件路径正确，并运行代码。
4. 查看生成的聚类图表，分析聚类结果。

注意事项

• 请确保数据文件路径正确，否则代码可能无法正常运行。
• 聚类结果的解释应结合具体问题背景，建议进一步分析和验证。

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