聚类算法分析器帮助文档

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简介

• 软件名称: 聚类算法分析器
• 版本号: 1.0.0
• 发布日期: 2024-12-8
• 作者: [刘巴张]
  聚类算法分析器是一款基于 PySide6 开发的图形化工具，用于执行和分析各种聚类算法。用户可以通过该工具加载数据集，选择不同的聚类算法，并可视化结果。

系统要求

• 操作系统: Windows 10/11, macOS, Linux
• 内存: 4GB 或以上
• 硬盘空间: 50MB 或以上

安装指南

1. 下载软件

   • 访问 软件下载页面 下载最新版本的安装包。

2. 运行软件

   • 双击软件图标运行

用户界面

1. 登录窗口

- **用户名**: 输入你的用户名。
- **密码**: 输入你的密码。
- **登录按钮**: 点击登录按钮进入主界面。
- **注册按钮**: 点击注册按钮创建新账户。

3. 主窗口

- **菜单栏**
    - **文件**: 打开文件、退出等操作。
    - **视图**: 切换不同的视图模式。
    - **帮助**: 查看帮助文档和关于信息。
- **数据视图**
    - 显示当前加载的数据集。
- **算法选择**
    - 选择不同的聚类算法。
- **参数设置**
    - 设置算法的参数。
- **结果视图**
    - 显示聚类结果的图表和统计数据。

• 示例：
  对kaggle上的Mall_Customers数据集进行聚类，Mall_Customers是一个关于商场顾客细分的数据集，它包含了以下五个变量：
  客户ID：每个顾客的唯一标识符。
  年龄：顾客的年龄。
  性别：顾客的性别，可以是男性或女性。
  年收入：顾客的年收入，以千美元为单位。
  支出分数：根据客户行为和购买数据分配给客户的分数。
  这个数据集共有200条记录，常用于进行顾客细分分析，以帮助商场制定更精准的营销策略和服务。通过分析消费者的收入和支出分数，可以将顾客细分为不同的群体。在此基础上，商场可以根据不同顾客群体的特点和需求，制定有针对性的营销策略，提高顾客满意度和忠诚度。
  在实际应用中，这个数据集通常用于无监督学习，例如使用k-means聚类方法来分类顾客。通过这种方法，可以识别出不同的顾客群体，并为营销团队提供策略支持，寻找最有价值的目标客户。
  聚类结果如下：
  

使用指南

1. 登录

   • 打开软件后，首先会显示登录窗口。
   • 输入用户名和密码，点击“登录”按钮进入主界面。
   • 如果没有账户，点击“注册”按钮创建新账户。

2. 加载数据

   • 在主界面中，点击工具栏上的“打开文件”按钮，选择你要分析的数据文件。
   • 数据文件将显示在“数据视图”区域。

3. 选择算法