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Model2_Seeds对小麦数据品种进行聚类探索的ZIP文件。

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简介：
K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据点彼此相似，不同簇之间的数据点差异较大。该算法通过迭代的方式，不断地调整数据点的簇分配，直到满足一定的停止条件。在kmeans聚类测试中，通常会使用不同的初始随机种子来多次运行算法，并选择结果最好的运行结果作为最终的聚类结果。 这种方法可以有效地避免由于初始随机种子选择不当而导致的聚类结果差异过大。 此外，对测试数据集的规模、特征的数量以及所使用的距离度量方式等因素进行调整，也能显著影响kmeans聚类的性能和结果质量。 因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的参数和策略。

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