k-means对UCI数据集进行聚类分析

资 源 简 介

k-means对UCI数据集进行聚类分析

详 情 说 明

k-means算法是一种经典的聚类方法，广泛应用于无监督学习任务中。通过对UCI机器学习库中的wine和heart数据集进行聚类分析，我们可以探索数据的内在结构和模式。

k-means算法的核心思想是通过迭代优化，将数据划分为k个簇，使得每个数据点归属于最近的簇中心。算法首先随机初始化k个聚类中心，然后交替进行以下两步：1) 将每个数据点分配到最近的簇中心；2) 更新簇中心为当前簇内数据点的均值，直到簇中心不再显著变化或达到最大迭代次数。

在wine数据集中，样本代表不同酒类的化学成分，通过k-means可以尝试区分不同酒类的特征。而heart数据集包含与心脏疾病相关的医学指标，聚类分析可能帮助识别潜在的疾病亚型。

需要注意的是，k-means对初始中心点敏感，且要求预先指定k值。通常可以通过肘部法则或轮廓系数来确定最佳k值。此外，由于k-means假设簇为凸形且大小相近，对于复杂分布的数据可能需要其他改进算法。

在实际应用中，对UCI数据集进行聚类分析前，标准化或归一化处理是必要的，以避免量纲不同导致的偏差。通过可视化工具如PCA降维后观察聚类效果，能够更直观地评估算法性能。