使用MATLAB进行鸢尾花数据集的聚类分析学习
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简介：
本项目运用MATLAB对经典的鸢尾花数据集进行了细致的聚类分析，旨在探索不同种类鸢尾花间的隐性分组模式。通过算法实现和结果可视化，加深了对机器学习中聚类技术的理解与应用能力。
这段代码使用 K-Means 算法对数据进行聚类分析：
1. 使用 `csvread` 函数从文件加载测试数据集和训练数据集合，并将它们合并为一个统一的数据集。
2. 通过应用 `zscore` 函数标准化处理整个数据集，确保不同特征的数值能够直接比较。
3. 运用 `kmeans` 函数对上述标准化后的数据执行 K-Means 聚类分析，设定聚类数量 k=4。
4. 创建图表以展示所有聚类的结果，每个聚类使用不同的颜色标记。此外，该图还展示了各个聚类的中心点。
结论表明此算法将原始数据集划分成了四个独立的子群组（或称簇），并且这些子群组在图表中由黑色十字代表其各自的重心位置。最终结果需结合具体的数据背景和问题上下文进行解释，并建议采用额外的技术与知识来进一步分析及验证所得出的结果。
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