1. Zbadać właściwości grupujące następujących algorytmów: k-średnich, hsl, hcl, Cobweb i FarthestFirst wykorzystując załączone zbiory. W przypadku atrybutów rzeczywistych wykonać normalizację. Uzupełnić poniższe tabele.

Dane zbiorów:

Nazwa zbioru	Wykres rozrzutu	Liczba elementów	Liczba grup	Rodzaj atrybutów	Kształt grup
2norm.csv		200	2	rzeczywiste	sferyczne
3circles.csv		493	3	rzeczywiste	sferyczne
arbitrary.csv	[	284	4	rzeczywiste	dowolny
weather.nominal.arff		14	2	nominalne	-

Wyniki:

Nazwa zbioru		Liczba grup	Wykres rozrzutu wyniku	Model	Efektywność [%]
k-średnich	2norm	2			100
		3circles	3			49,09
		arbitrary	4			44,01
		weather	2			50
	hcl	2norm	2				100
		3circles	3				100
		arbitrary	4				100
		weather	2				57,14
	hsl	2norm	2				100
		3circles	3				100
		arbitrary	4				61,27
		weather	2				64,29

Cobweb	2norm	2	[		97,5
		3circles	1			73,23
		arbitrary	1	[		58,8
		weather	14			14,29
	FF	2norm	2			97
		3circles	3			62,47
		arbitrary	4	[		59,15
		weather	2			57,14