本实验介绍并实践了多种聚类算法，包括K-means、层次聚类等，并通过实际数据集的应用分析来提升学生对无监督学习的理解和掌握。
【人工智能导论实验四 聚类算法 (3).pdf】是一个关于聚类算法应用的文档，特别是K-Means算法的应用。在这个实验中，广州大学计算机科学与工程实验室的学生被要求处理两类公共数据集，包括纯数值型如UCI Iris数据集和混杂型数据如UCI Bank Marketing数据集。实验的目标是实现并比较至少两种聚类算法的效果，并进行相应的数据分析、代码编写以及评价方法。
实验的主要内容分为以下几个部分：
1. **数据预处理**：通过`loadIRISdata`函数读取数据，该函数打开指定的文件（如iris.txt），并将数据转化为numpy数组。这一步骤包括清洗、标准化和缺失值处理等步骤以确保数据质量。
2. **聚类算法实现**：文档特别提到了K-Means算法。这是一种无监督学习方法，在该方法中，将每个样本分配到最近的聚类中心所属类别。主要步骤如下：
- **初始化中心点**：`generateCenters`函数用于选取初始的聚类中心。
- **计算距离**：使用`distance`函数来测量两个数据点之间的欧氏距离，这是K-Means算法中衡量相似性的标准。
- **更新中心点**：通过`updateCenters`函数根据所有属于同一类别样本的平均值来更新聚类中心位置。
- **分配数据点**：使用`assignment`函数依据每个数据点与各聚类中心的距离，将这些点分配到最近的类别中。
- **迭代过程**：K-Means算法通过不断的迭代更新中心和重新分配样本直到达到预定的最大迭代次数或聚类中心不再显著变化。
3. **结果可视化**：为了更好地展示聚类效果，通常会使用散点图等图表工具来显示不同的数据类别。不同颜色代表不同的分类。
4. **实验环境**：该实验在计算机上进行，并且操作系统为Windows。编程语言可以是Visual C++ 6.0或Python的Anaconda环境。
5. **分析与比较**：学生不仅需要实现基本算法，还需要将其与其他先进聚类方法如谱聚类、DBSCAN等进行对比和创新设计。
实验报告要求详细记录整个过程包括代码编写情况、结果解释以及遇到的问题。指导老师会在每份报告上添加评语来评估学生的实践工作质量。
通过这个实验，学生可以深入理解聚类算法的工作机制，并且提升在实际问题中应用人工智能技术的能力。此外，学生们还可以掌握数据处理、算法实现和结果解读的关键技能。
5星
