K-means 对 iris 数据进行聚类并显示聚类中心，聚类结果等，附注释

这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

【数据描述】 经典机器学习算法练手聚类数据集，csv格式，存储了3000余组坐标点数据（x，y），可用于sklearn或普通python实现KMeans聚类，回归等任务 【使用说明】 建议python使用pandas进行数据导入，再使用python进行数据分析以及聚类等，也可以通过自己生成训练集与测试集的方式完成数据划分

这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

针对现实数据集的数据缺失问题，提出了一种基于双聚类的缺失数据填补新方法。该算法利用双聚类簇内平均平方残值越小簇内数据相似性越高的这一特性，将缺失数据的填补问题转换为求解特定双聚类簇最小平均平方残值的问题，进而实现了数据集中缺失元素的预测；再利用二次函数求解极小值的思想对包含有缺失数据的特定双聚类簇最小平均平方残值的问题进行求解，并进行了数学上的分析证明。最后进行仿真验证，通过观察UCI数据集的实验结果可知，提出的算法具有较高的填补准确性。

适用于聚类模型的数据

这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。

《 2020年报告》首次通过主观幸福感对全球城市进行排名，并更深入地探讨了社会，城市和自然环境如何结合在一起影响我们的幸福。幸福分数和排名使用盖洛普世界民意调查的数据。分数基于对民意调查中提出的主要生活评估问题的答案。分数来自2015-2020年全国代表性的样本，并使用盖洛普权重使估算值具有代表性。幸福评分后面的各栏估算了六个因素（经济生产，社会支持，预期寿命，自由，没有腐败和慷慨）中每个因素在何种程度上有助于使每个国家的生活评价高于反乌托邦，一个假设的国家，其六个因素的价值均等于世界最低的国家平均值。

k-means聚类数据集，包含dataSet.txt, dataSet2.txt以及其它。

代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）代码 动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISOD