聚类基准测试数据集25组
数据来源：互联网公开数据
标签：聚类分析,基准测试,高斯分布,均匀分布,子组测试,簇有效性,机器学习
数据概述：
本数据集包含25个人工生成的数据集，这些数据集使用高斯分布或均匀分布生成，每个数据集中包含多个已知的子组，适用于测试基于质心的聚类算法的结果和簇有效性指标。数据集旨在为聚类分析研究提供标准化的基准测试数据，帮助研究人员验证和比较不同聚类算法的性能。
数据用途概述：
该数据集适用于聚类算法的测试和评估，特别适合研究基于质心的聚类方法，如K-means、模糊C均值、EM聚类和分层聚类（单链接、平均链接和完全链接）。研究人员可以利用这些数据集来评估聚类结果的准确性，并使用簇有效性指标进行比较。此外，数据集也可用于教学目的，帮助学生理解聚类分析的基本原理和应用方法。
举例：
本数据集中的一个子集可能包含根据高斯分布生成的多个数据点，这些数据点被划分为若干个子组。通过应用K-means算法，研究人员可以尝试识别这些子组，并使用簇有效性指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等）来评估聚类结果的质量。这样的测试可以帮助研究人员优化聚类算法的参数设置，提高聚类结果的准确性和稳定性。
