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西安交大,模式识别,基于IRIS的K-means聚类与ISODATA聚类算法
一．K-means 聚类算法
1.1 实验目的
练习K-means 聚类算法，对IRIS 数据进行分类，加深对K-means 聚类算法
的理解。
1.2 实验原理
K-means 聚类算法有如下几个步骤：
Step1:选择 K 个初始的聚类中心
Step2:将样本集中的样本按照最小距离准则分配到最临近聚类（本实验中采用欧
式距离）
Step3:分配完成后计算各个聚类中心
Step4:如果聚类中心改变则返回step2 重复，进行迭代。
如果聚类中心不改变，则算法收敛，结束。
1.3 聚类效果评价
经过文献学习，我采取了基于人工标注簇的F 值来评价聚类效果的优劣。
C
对每个人工标注的簇 假设在 结构中存在一个与之对应的簇 ，但这个对
P C
j i
C m
应关系是未知的。为了发现 ，我们遍历聚类结果 中的 个簇，分别计算准
C
i
确率、召回率和F 值，从中挑选最优指标值及其对应的簇，以最优的指标值来判
定 的质量。
P
j
对于任何的人工标注簇 和聚类簇 相应的准确率、召回率和F 值计算公式
P C
j i
如下：
a.准确率
P C
j i
P (P ,C ) (1)
j i C
i
b.召回率
P C
j i
R (P ,C ) (2)
j i
P
j
c.F 值
⋅P P C ⋅R P C
2 ( j , i ) ( j , i )
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