K-Means应用于make_moons数据集的聚类
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简介：
本研究探讨了K-Means算法在非线性分布的make_moons数据集上的应用效果，分析其聚类性能与挑战。
题目要求： 使用Sklearn中的make_moons方法生成数据，并用K-Means聚类算法进行处理并可视化结果。输出三大指标例如ACC = 0.755, NMI = 0.1970, ARI = 0.2582。
代码示例：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score, normalized_mutual_info_score, adjusted_rand_score
# 数据生成和聚类处理的代码略。
# 请确保导入了必要的库，并且已经正确地使用make_moons方法创建数据集，然后用K-Means算法进行分类。
# 输出评价指标
accuracy = accuracy_score(labels_true, labels_pred) # 计算ACC值
nmi = normalized_mutual_info_score(labels_true, labels_pred) # 计算NMI值
ari = adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred) # 计算ARI值
print(fACC = {accuracy}, NMI = {nmi}, ARI = {ari})
```
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