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k-means实验数据.zip

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简介：
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。

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  • k-means实验数据.zip
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    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。
     
  • K-means聚类实验数据.rar
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    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
     
  • K-means鸢尾花数据分类K-means
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    本项目采用K-means算法对经典的鸢尾花（Iris）数据集进行聚类分析，旨在展示K-means在无监督学习中的应用效果。 使用K-means算法对数据集进行分类操作，并且以鸢尾花数据集为例说明K-means的应用。
     
  • K-means聚类：一维数据上的K-means算法实现
    优质
    本文介绍了如何在Python中使用K-means算法对一维数据进行聚类分析，并提供了具体的代码示例。通过简单的步骤展示了一维数据集如何被分成不同的簇，帮助读者理解和应用基础的数据挖掘技术。 KMeans聚类：一维数据的KMeans聚类算法实现。
     
  • K-Means大数据技术实验报告与代码
    优质
    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算法】实践——用Python实现K-means并对Iris数据进行分析
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    本项目通过Python语言实践K-means聚类算法，并应用该算法对经典的Iris数据集进行详细分析与可视化展示。 此处基于K-means算法处理Iris数据集的Kmeans.py模块： ```python import numpy as np class KMeansClassifier(): 初始化KMeansClassifier类 def __init__(self, k=3, initCent=random, max_iter=500): # 类的成员变量 self._k = k # 中心点的数量 self._initCent = initCent # 初始化中心点的方法 self._max_iter = max_iter # 最大迭代次数 ``` 注意：上述代码中`random`和`max_ite`在原文中有误，应修正为正确的变量名或方法。
     
  • k-means算法代码与数据集.zip
    优质
    本资源包含实现K-Means聚类算法的Python代码及示例数据集，适用于机器学习初学者和研究者进行实践操作与测试。 使用k-means算法处理一个包含1000个二维数据点的数据集，并用Python编写底层代码来实现聚类过程。为了帮助初学者更好地理解这一方法，可以设定四个聚类中心点进行操作。这样不仅能够演示如何利用最基础的编程技巧完成k-means算法的应用，还方便读者在学习过程中调试和修改代码以适应不同的需求。
     
  • K-Means++：利用 K-Means++ 算法实现多元数据的聚类 - MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现K-Means++算法，旨在高效地对复杂多元数据集进行聚类分析，提升初始质心选择的优化性。 k-means++ 算法在处理多元数据聚类方面展现出了高效性，并且其总簇内距离的期望值上限为 log(k) 的竞争水平。此外，相较于传统的 k-means 方法，k-means++ 在实际应用中通常能够更快地收敛。