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1、About Fishers Iris data setK-means1數(shù)據(jù)介紹問題:是否能通過前四個數(shù)據(jù)進(jìn)行分類?2其實(shí)已經(jīng)有人做過類似這個的事了后來查的資料3Iris-setosa4Iris-versicolor5Iris-virginica6算法介紹k-meansk-means算法算法1 1、先隨機(jī)選擇三個中心數(shù)據(jù)(即、先隨機(jī)選擇三個中心數(shù)據(jù)(即irisiris的四個的四個featurefeature)作為族)作為族j j的的featurefeature,遍歷計(jì)算每個數(shù)據(jù),遍歷計(jì)算每個數(shù)據(jù)i i(0=i0=i樣本數(shù))和這三個中心的距離樣本數(shù))和這三個中心的距離s s,因?yàn)槭撬膫€因?yàn)槭撬膫€f

2、eaturefeature,所以有四個維度。對于各個樣本,所以有四個維度。對于各個樣本i i,取最小的數(shù)據(jù),取最小的數(shù)據(jù)s s,記下屬于的族,記下屬于的族j j。2 2、對于第一步中屬于同一族、對于第一步中屬于同一族j j的樣本的樣本i i,分別計(jì)算這些樣本,分別計(jì)算這些樣本i i中的中的irisiris四四個個featurefeature的平均值,把這四個值賦予族的平均值,把這四個值賦予族j j的的featurefeature,作為新的中心數(shù),作為新的中心數(shù)據(jù),再次遍歷計(jì)算每個樣本據(jù),再次遍歷計(jì)算每個樣本i i和這三個中心的距離和這三個中心的距離s s,選擇最小的一個作,選擇最小的一個作為樣

3、本為樣本i i新屬于的族新屬于的族j j。3 3、計(jì)算此時族、計(jì)算此時族j j數(shù)據(jù)和原族數(shù)據(jù)和原族j j數(shù)據(jù)的距離,若大于一個閾值,便重復(fù)步數(shù)據(jù)的距離,若大于一個閾值,便重復(fù)步驟驟2 2。否則退出程序,此時每個。否則退出程序,此時每個irisiris數(shù)據(jù)都屬于一個選好的族了。數(shù)據(jù)都屬于一個選好的族了。4 4、比較分的族和、比較分的族和irisiris原始品種的重合度,計(jì)算誤差。原始品種的重合度,計(jì)算誤差。7Matlab畫的聚類前的圖,數(shù)據(jù)大致分成三堆8Matlab畫的聚類后的圖9同時還可以知道,Iris-virginica(維吉尼亞鳶尾)品種的花萼、花瓣的長、寬都是最大的,Iris-versicolor(變色鳶尾)次之,Iris-setosa(山鳶尾)最小,但它的花萼寬卻反常的比其他兩種的都大。這個結(jié)果對區(qū)分鳶尾

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