K-means-About-Fisher's-Iris-data-setPPT優(yōu)秀課件

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