大数据K均值聚类研究数据集-不同数据分布与规模-K均值聚类-eihabsaatialsoruji
数据来源：互联网公开数据
标签：K均值聚类,大数据,聚类分析,机器学习,数据挖掘,数据集, ground truth, 2D,并行计算
数据概述：
本数据集用于研究“面向大数据处理的高性能K均值聚类设计”的相关研究，旨在探索和评估不同并行K均值技术在大数据聚类中的性能表现。数据集包含四个子数据集，每个子数据集代表一种不同的数据分布场景。每个场景都在二维特征空间中呈现独特的数据点分布，并附有 ground truth（真实标签）。此外，每个场景包含四个数据文件，数据点规模分别为100K（千）, 1M（百万）, 4M, 和32M，所有数据点都遵循相同的分布模式。数据集提供了不同规模的数据，以支持对K均值算法在不同数据量下的性能进行深入分析。数据集中包含不同规模和分布的数据，方便研究人员进行算法的测试和评估。
数据用途概述：
该数据集主要用于K均值聚类算法的研究与开发。研究人员可以使用该数据集测试和比较不同的K均值并行化技术，评估它们在大数据场景下的性能，包括计算效率、聚类准确性等。此外，该数据集也适用于机器学习、数据挖掘领域的教学和研究，可以用于演示K均值算法的原理，以及探索不同数据分布对聚类结果的影响。在使用此数据集进行学术研究时，请在发表论文后引用相关论文。
