聚类算法中的实验部分

最近到了论文的收尾部分，要开始做实验。
起初以为实验部分最简单了，就拿着数据跑一跑，记录结果，画图。直到自己真的做了，才发现里面要注意的特别多，根本不是一间容易事。
我们做实验一般分为两种：人工数据集和现实数据集。现实数据集怎么弄，自己找呗。起初老师让我们找数据，既要数据量大的，又要维数高的。搜索很久，才找到一个免费的数据集网址。http://archive.ics.uci.edu/ml/ 。里面大部分的数据集都很经典，使用起来对我们算法效果都很好，但是那些数据量大和维数高的就没有了。在网上搜了一下付费的大数据集，贵的吓人，就不贴出来了。后来找了个cup99的和sci14人脸的数据集，感觉勉强还凑合，就用了那两个。
再就说说人工数据集吧。在我们的算法里，需要的不是一幅幅的图，而是一个个的点，也就是说，我们要做的，就是把几个图形放在一张图里，并且把这些图拆成一个个的点，然后进行聚类，看聚类结果和它原本的图形差多少，像这样

起初，我是实现与调优算法的，现在算法这块没我啥事了，便又每天开始造点画图，顺便多了个称呼“造点工程师”。每天我就倘佯在造点与画图的世界里。
导师常常说，“人家好的工作，就像一幅艺术品，不仅文字优美，而且图也赏心悦目”，接着又会数落我们一番，“你要多学学别人，看它们是怎么画图的，用了什么颜色，形状。。。”
我一边谨遵导师教诲，一边追赶着牛人的步伐。只是越想靠近，却发现距离越来越远。不多说了，上图

里面一半是艺术品，一半是我的赝品，看看谁能成功聚成两类。