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文档简介

1、哈尔滨工业大学数据挖掘理论与算法实验报告（2014年度秋季学期）课程编码S1300019C授课教师 高 宏学生姓名 赵天意学 号14S101018学 院电气工程及自动化学院一、实验内容设计实现k均值聚类算法、实验设计随机生成2维坐标点，对点进行聚类，进行k=2聚类，k=3聚类，多次k=4聚类, 分析比较实验结果。三、实验环境及测试数据实验环境：Windows7操作系统，Python2.7 IDLE测试数据：随机生成3个点集，点到中心点距离服从高斯分布：集合大小中心坐标半径11005,52210010,6231008,102四、实验过程编写程序随机生成测试点集，分别聚成2, 3, 4类，观察实验

2、结果 多次4聚类，观察实验结果五、实验结果初始随机点:2聚类迭代-平方误差1234561337677639634633633 :聚类中心与类中点数9.06, 8.291915.05, 5.01109123456789101112810692690688686681565385369.4369.83703703聚类4.99, 5.05108,7.92, 10.489310.15, 6.16994聚类迭代27次，平方误差344.8972912737.95, , 10.56904.89, 5.001038.41, 6.313810.75, 6.1,469多次4聚类迭代27次平方误差352.19% 活

3、J*M4.95，5.03106M9.79, 6.0393 7.85，10.509012.71，8.16114435U-Ubft0 01+ 4W5 E迭代8次平方误差356.19J-E .M iri.10.15，6.16994B*扬i势；w7.92，10.48935.54，5.01674.09，5.1041* MUUi迭代7次平方误差352.35需怜 41MWt.10.39，6.0487I-討和:.Pl 4h 赫榔:4.91，4.981038.00，10.79797.71，7.69314ii9UUby ool+ -广5 -六、遇到的困难及解决方法、心得体会K-Means初值对最终的聚类结果有影响，不同初值，可能会有不同的聚类结果， 也就是说，K-Mea ns收敛于局部最优点K-Mea ns趋向于收敛到球形，每类样本数相近K-Means随着k的增加，平方误差会降低，但聚类效果未必变好该例子，2聚类误差633, 3聚类3

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