常见聚类算法测试数据集

资 源 简 介

常见聚类算法测试数据集

详 情 说 明

在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习技术。为了评估不同聚类算法的性能，研究人员通常需要使用标准化的测试数据集进行验证。

UCI（University of California, Irvine）机器学习数据库是广泛使用的公开数据集来源之一，其中包含多个适用于聚类任务的数据集。这些数据集通常具有不同的特征，如不同的数据分布、簇的数量和数据维度，能够全面测试聚类算法在不同场景下的表现。

常见的聚类算法测试数据集通常包括以下特点： 多维数据：不同维度（如2D、3D或更高维）的数据可用于测试算法对“维度灾难”的适应性。 不同分布：如球形分布、非球形分布或流形结构数据，以验证算法对复杂数据结构的处理能力。 标签信息：部分数据集包含真实类别标签，可用于计算聚类评价指标（如轮廓系数、调整兰德指数等）。

这些数据集广泛应用于K-means、DBSCAN、层次聚类等算法的对比实验中，帮助研究者优化算法参数并改进模型性能。