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K-Means大数据技术实验报告与代码

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简介：
本实验报告详细探讨了K-Means算法在处理大规模数据集中的应用，并附有完整实现该算法的代码示例。通过实际案例分析展示了如何优化参数以获得最佳聚类效果，旨在为学习和研究大数据技术提供实践指导。 压缩包包含：Python代码、实验报告、实验分享讲解PPT以及NBA数据集。实验目标是使用K-Means分类算法根据球员的数据（来自文件NBA_Season_Stats.csv）进行正确分类，其中类别标签为场上的位置，通常包括五个位置。实验环境要求Python3、Jupyter Notebook和PyCharm。

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  • K-Means大数据技术实验报告与代码
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    本实验报告详细探讨了K-Means算法在处理大规模数据集中的应用，并附有完整实现该算法的代码示例。通过实际案例分析展示了如何优化参数以获得最佳聚类效果，旨在为学习和研究大数据技术提供实践指导。 压缩包包含：Python代码、实验报告、实验分享讲解PPT以及NBA数据集。实验目标是使用K-Means分类算法根据球员的数据（来自文件NBA_Season_Stats.csv）进行正确分类，其中类别标签为场上的位置，通常包括五个位置。实验环境要求Python3、Jupyter Notebook和PyCharm。
     
  • K-Means 数据聚类实验报告（含 MATLAB 详尽代码）.doc
    优质
    本实验报告详细介绍了基于MATLAB实现的K-Means数据聚类算法，并提供了完整的代码示例。通过实际案例分析，探讨了该算法的应用和优化方法。适合学习数据分析与机器学习的学生参考使用。 k-means数据聚类实验报告（含MATLAB详细代码）
     
  • K-means聚类算法实验报告
    优质
    本报告详细探讨了K-means聚类算法的应用与实践，通过具体案例分析展示了该算法在无监督学习中的分类效果，并讨论了其实验结果和优化策略。 掌握K-means聚类算法的基本原理，并学会用Python实现该算法。K-Means是一种典型的基于距离的聚类方法，其中k代表类别数量，means表示每个类别内数据对象的平均值（即对中心点的一种描述），因此也被称为k-均值算法。它是一种划分式的聚类技术，使用距离作为衡量相似性的标准——也就是说，两个对象之间的距离越小，则它们被认为更相似，并可能属于同一簇。 K-means中通常采用欧氏距离来计算数据间的差距。该方法假设类别是由相互靠近的对象组成的集合，因此它的目标是形成紧凑且独立的群组。
     
  • k-means实验数据.zip
    优质
    本资源为k-means聚类算法相关的实验数据集，包含多个特征维度的数据点集合，适用于进行聚类分析、机器学习课程教学或研究。 本报告介绍了使用实时大数据分析中的k-means算法对超市购物记录集basket_row.csv数据集进行商品名称聚类的过程。目标是将同一类但不同规格的商品汇聚成一个大类别，以便更好地管理和分析商品信息。
     
  • 华中科技大学_数据结构_实验报告与代码
    优质
    本资料为华中科技大学数据结构课程实验报告及配套代码集合，涵盖链表、树、图等多种数据结构及其算法实现，适用于学习和复习参考。 华中科技大学数据结构实验报告及代码可供参考。
     
  • 大数据技术原理及应用（实验报告）
    优质
    《大数据技术原理及应用》是一份基于课程内容的学习实验报告，深入探讨了大数据处理、分析技术和实际应用场景，旨在通过实践加深对理论知识的理解。 七章实验内容及报告全部包含其中。
     
  • K-means聚类实验数据.rar
    优质
    本资源包含用于执行K-means聚类算法的数据集。这些数据可用于测试和评估聚类效果，并进行机器学习研究与实践。文件内含详细的文档说明。 kmeans聚类实验数据.rar
     
  • 《数据库技术与应用》实验报告.docx
    优质
    本实验报告详细记录了《数据库技术与应用》课程中的各项实践操作和学习成果，包括数据库设计、SQL语言运用及性能优化等内容。 北科数据库与技术与应用的作业报告涵盖了学生管理信息系统的设计实现，包括整个数据库系统的设计流程。
     
  • K-Means聚类分析与人工神经网络的实现实验报告及代码
    优质
    本实验报告探讨了K-Means聚类算法和人工神经网络的实现细节，并附有详细的代码示例，旨在帮助理解数据分类与模式识别的基本原理和技术。 电子科技大学数据挖掘课程实验报告涵盖了K-Means算法及通过感知机与反向传播算法实现人工神经网络（ANN）的内容，并附有相关代码。