对鸢尾花样本进行聚类

资 源 简 介

对鸢尾花样本进行聚类

详 情 说 明

鸢尾花数据集是机器学习领域经典的分类样本，包含三种鸢尾花的四个特征维度。K均值聚类作为无监督学习算法，能自动将样本划分为K个簇。

实现流程主要分为：数据预处理、确定K值、初始化质心、迭代计算和结果可视化。首先需要加载数据集并标准化处理，消除特征间量纲差异。通过肘部法则或轮廓系数选择最佳K值，初始化时可采用k-means++优化避免局部最优。

算法核心是交替执行样本分配与质心更新：将每个点分配到最近的质心，再重新计算每个簇的均值作为新质心。MATLAB的优势在于矩阵运算高效，能快速完成欧氏距离计算和簇划分。最终可通过二维投影展示聚类效果，用不同颜色标记各簇样本，观察花瓣长度/宽度等特征的分布规律。

该方法虽简单高效，但需注意其对初始质心敏感且适合凸形分布数据。对于鸢尾花这类特征差异明显的样本，通常能取得与真实分类相近的结果，可作为模式识别任务的基准方法。