实验描述:
对指定数据集进行聚类分析，选择适当的聚类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告。
数据集： Iris Data Set（见附件一） ，根据花的属性进行聚类。
数据包括四个属性：sepal length花萼长度，sepal width花萼宽度，petal length花瓣长度，petal width花瓣宽度。其中第五个值表示该样本属于哪一个类。
样本点间的距离直接用向量的欧氏距离。
2019-12-21 20:35:05
15KB
1
为验证在聚类分析的聚类结果,重要的是要使用一些客观评价聚类质量的指标。本matlab工具箱提供4个外部效度指标和8个内部效度指标: Rand index, Adjusted Rand index, Silhouette, Calinski-Harabasz, Davies-Bouldin, Homogeneity, Separation等。含使用范例。
2019-12-21 20:22:36
37KB
1
聚类分析常用的人工数据集，包括：UCI:wine、Iris、yeast，还有4k2_far、leuk72_3k等数据集。它们在聚类分析、数据挖掘、机器学习、模式识别领域经常用到。
2019-12-21 20:14:24
32KB
1
数学建模的方法大全——其中涉及判别分析 灰色理论 聚类分析 灵敏度分析 模糊数学 偏相关分析等方法的课件及例题等
2019-12-21 20:06:31
6.89MB
1