聚类的测试数据集

资 源 简 介

聚类的测试数据集

详 情 说 明

在机器学习研究中，聚类算法的性能评估通常需要使用标准化的测试数据集。这个特定的测试数据集是专为二维聚类分析设计的，包含1万个数据点，这些点被预先划分为3个明显的簇结构。

数据集特点： 维度与规模 - 采用二维坐标设计（如X/Y轴），既保持可视化直观性，又能满足基础聚类算法的测试需求。1万个数据点的规模足以检验算法处理中等规模数据的能力。

清晰簇结构 - 3个预设簇的分布可能呈现球形、环形或其他典型聚类形态，不同簇间存在合理的间隔距离，用于验证算法对簇边界识别的精确度。

MATLAB兼容性 - 数据集以.mat格式存储，可直接通过load命令载入工作区。变量通常包含数据矩阵（10000×2）和可选的标签向量，便于与k-means、DBSCAN等算法对接。

典型使用场景： 对比不同聚类算法在相同数据上的表现 调试新聚类算法的参数敏感性 教学演示中直观展示簇划分效果

数据可视化建议： 使用scatter函数绘制散点图，配合colormap区分簇归属。对于迭代算法演示，可逐帧更新聚类中心位置以增强理解。这种结构化数据能有效验证算法对密度变化、非凸形状等场景的适应性。