如果你对数据感兴趣，k-means 算法实验这个资源挺不错的。它主要探讨如何利用 k-means 算法对超市购物记录进行聚类，通过这种方式，你可以将类似购买行为的商品归到同一类。过程其实不复杂，是初始化 k 个聚类中心，通过计算距离将数据点归类，不断更新中心直到收敛。实验中不仅有基本的聚类方法，还涉及到如何用 Python 和 Hadoop 进行大数据，适合对数据科学有兴趣的小伙伴。

需要注意的是，k 值的选择挺重要，通常会用肘部法则来判断最合适的 k 值。而且数据的清洗和预也是不可忽视的步骤。如果你想深入理解数据聚类，或者准备在大数据场景下应用 k-means，这个实验会是一个不错的起点。

，这个实验既能你掌握 k-means 的基本原理，又能实践如何在分布式环境中应用它，提升能力。

有兴趣的话可以先看看实验中的相关资源，里面有多实用的文章和教程，适合提升自己的数据技巧。