c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析

资 源 简 介

c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析

详 情 说 明

在机器学习领域，C-均值聚类算法是一种经典的聚类方法，尤其适用于IRIS这种具有明确类别结构的数据集。IRIS数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（如花瓣长度、花瓣宽度等），非常适合用于展示聚类算法的效果。

C-均值聚类的核心思想是通过迭代优化，将数据划分为指定数量的簇（本例中为3类）。算法首先随机选择3个样本作为初始聚类中心，然后通过以下步骤不断调整：

分配样本：计算每个样本到各个聚类中心的距离（通常用欧氏距离），并将其分配到最近的中心所在的簇。 更新中心：重新计算每个簇的均值，作为新的聚类中心。 迭代优化：重复上述过程，直到聚类中心不再显著变化或达到最大迭代次数。

在IRIS数据集上，由于原始数据本身包含3个类别（Setosa、Versicolour、Virginica），C-均值聚类通常能取得较好的效果。然而，由于初始中心是随机选择的，不同运行结果可能略有差异。通过多次实验可以发现，算法大多数情况下能有效逼近真实类别分布，但在某些情况下可能收敛到局部最优。

这一分析不仅展示了C-均值聚类的基本流程，也揭示了其依赖初始条件的特性。后续可以通过调整初始化策略（如K-Means++）或结合其他评估指标（如轮廓系数）来进一步提升聚类效果。