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实验二、聚类分析实验报告一、实验目的通过计算机编程实现并验证谱系聚类法的模式分类能力，了解和掌握最小距离归类原则在模式识别中的重要作用与地位。
二、实验内容1）用Matlab 实现谱系聚类算法，并对给定的样本集进行分类；2）通过改变实验参数，观察和分析影响谱系聚类算法的分类结果与收敛速度的因素；三、实验原理、方法和手段人类认识世界往往首先将被认识的对象进行分类，聚类分析是研究分类问题的多元数据分析方法，是数值分类学中的一支。
多元数据形成数据矩阵，见下表1。
在数据矩阵中，共有n 个样品 x 1，x 2，…，x n （列向），p 个指标（行向）。
聚类分析有两种类型：按样品聚类或按变量（指标）聚类。
距离或相似系数代表样品或变量之间的相似程度。
按相似程度的大小，将样品（或变量）逐一归类，关系密切的类聚到一个小的分类单位，然后逐步扩大，使得关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品（或变量）都聚集完毕，形成一个表示亲疏关系的谱系图，依次按照某些要求对样品（或变量）进行分类。
⑴ 分类统计量----距离与相似系数① 样品间的相似性度量----距离用样品点之间的距离来衡量各样品之间的相似性程度（或靠近程度）。
设(,)i j d x x 是样品 ,i j x x 之间的距离，一般要求它满足下列条件：1)(,)0,(,)0;2)(,)(,);3)(,)(,)(,).i j i j i j i j j i i j i k k j d x x d x x x x d x x d x x d x x d x x d x x ≥=⇔==≤+且在聚类分析中，有些距离不满足3），我们在广义的角度上仍称它为距离。
欧氏距离1221(,)()pi j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ 绝对距离1(,)||pi j ik jk k d x x x x ==-∑⏹ Minkowski 距离11(,)()pmm i j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ Chebyshev 距离1(,)max ||i j ik jk k pd x x x x ≤≤=-⏹ 方差加权距离12221()(,)pik jk i j k k x x d x x s =⎡⎤-=⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑ 其中 221111,().1n n ik k ik k i i x x s x x n n ====--∑∑ ⏹ 马氏距离112(,)()()T i j i j i j d x x x x S x x -⎡⎤=--⎣⎦其中 S 是由样品12,,...,,...,j n x x x x 算得的协方差矩阵：1111,()()1n n T i i i i i x x S x x x x n n ====---∑∑ 样品聚类通常称为Q 型聚类，其出发点是距离矩阵。
数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。
大数据挖掘分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握大数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 使学生了解数据预处理、特征工程、模型评估等关键环节在大数据分析中的重要性。
3. 帮助学生理解常见的大数据分析算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
技能目标：1. 培养学生运用编程工具（如Python）进行数据处理和分析的能力。
2. 让学生具备使用大数据挖掘工具（如Hadoop、Spark）解决实际问题的能力。
3. 提高学生运用大数据分析方法解决实际问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生积极探究、勤于思考的学习态度，增强对大数据挖掘分析的兴趣。
2. 培养学生团队协作、共同解决问题的意识，提高沟通与表达能力。
3. 增强学生对我国在大数据分析领域的发展信心，树立正确的价值观。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的大数据挖掘分析能力。
课程目标具体、可衡量，便于后续教学设计和评估。
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据挖掘的基本知识和技能，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据挖掘基本概念：数据挖掘的定义、任务、方法及其在大数据时代的应用。
2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等。
3. 特征工程：特征提取、特征选择、特征变换等，重点讲解主成分分析、线性判别分析等方法。
4. 常见大数据挖掘算法：决策树、支持向量机、K最近邻、神经网络、聚类分析等。
5. 模型评估与优化：交叉验证、网格搜索、参数调优等方法。
6. 大数据挖掘工具：Hadoop、Spark等分布式计算框架的介绍与应用。
教学内容按照以下进度安排：1. 第一周：大数据挖掘基本概念及数据预处理。
2. 第二周：特征工程及其在实际案例中的应用。
3. 第三周：常见大数据挖掘算法原理与实现。
4. 第四周：模型评估与优化方法。
5. 第五周：大数据挖掘工具的使用。
教学内容与课本紧密关联，涵盖《大数据挖掘技术与应用》教材的第1-5章，确保学生系统掌握大数据挖掘的核心知识。
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告1.数据源描述1.1数据特征本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。
数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。
一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。
可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。
图1 数据格式例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。
其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。
植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。
1.2任务要求聚类。
采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。
2.数据预处理2.1数据清理所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。
数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。
例如：abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,viabelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,viabelmoschus moschatus,hi,pr上述数据中第行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。
从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。
在聚类过程中第行数据是无用的，因此要对其进行清理。
实验三一、实验原理K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
算法原理：(1) 随机选取k个中心点；(2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；(3) 更新中心点为每类的均值；(4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变.空间复杂度o(N)时间复杂度o(I*K*N)其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数二、实验目的：1、利用R实现数据标准化。
2、利用R实现K-Meams聚类过程。
3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。
三、实验内容依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。
对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。
编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数四、实验步骤1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。
2、确定要探索分析的变量3、利用R实现数据标准化。
4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。
五、实验结果客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数六、思考与分析使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。
kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。
这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇.1.与层次聚类结合经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果粗的数目，并找到一个初始聚类，然后用迭代重定位来改进该聚类。
目录§第1章数据挖掘基本理论 (2)§1.1数据挖掘的产生 (2)§1.2数据挖掘的概念 (3)§1.3数据挖掘的步骤 (3)§第2章系统分析 (4)§2.1系统用户分析 (4)§2.2系统功能分析 (4)§2.3系统算法分析 (5)§第3章数据管理 (6)§3.1数据管理的方法 (6)§第4章数据采集 (6)§4.1数据采集的方法 (6)§第5章数据预处理 (6)§5.1数据预处理的方法 (6)§第6章数据挖掘 (7)§6.1算法描述与流程图 (7)§6.1.1 算法描述 (7)§6.1.2 算法流程图 (8)§第7章结果显示与解释评估 (9)§7.1结果显示界面的具体实现 (9)§7.1.1 系统主界面的具体实现 (9)§7.1.2 超市销售记录界面的具体实现 (10)§7.1.3 数据采集界面的具体实现 (11)§7.1.4 挖掘条件界面的具体实现 (12)§7.1.5 数据挖掘界面的具体实现 (13)§7.1.6 帮助界面的具体实现 (14)§7.1.7 系统主界面运行后显示的结果 (14)学习体会 (15)参考文献 (16)§第1章数据挖掘基本理论§1.1 数据挖掘的产生随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。
与日趋成熟的数据管理术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏知识”。
数据挖掘-WEKA
实验报告三
姓名及学号：杨珍20131198
班级：卓越计科1301
指导老师：吴珏老师
一、实验内容
1、聚类算法（掌握weka中k-means算法的使用）
1）加载weather.arrf文件，选择SimplerKmeans算法，使用默认参数，进行聚类。
对聚类结果进行分析。
2）使用EM算法进行聚类。
3）分别使用DBSCAN和OPTICS算法进行聚类，对结果进行分析。
二、实验步骤
(1)加载iris.arrf文件，选择SimplerKmeans算法
(2)使用EM算法进行聚类。
(3)使用DBSCAN进行聚类
(4)使用OPTICS进行聚类
二、思考与分析
1请分析为什么两种聚类方法的集成有时会改进聚类的质量和效率。
每种聚类方法各有自己的优缺点，采用两种聚类方法在某种程度上会使两种方法的优点缺点互补，从而提高质量和效率。
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告1.数据源描述1.1数据特征本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。
数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。
一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。
可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。
图1 数据格式例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。
其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。
植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。
1.2任务要求聚类。
采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。
2.数据预处理2.1数据清理所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。
数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。
例如：①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi③abelmoschus moschatus,hi,pr上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。
从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。
在聚类过程中第①行数据是无用的，因此要对其进行清理。
2.2数据变换本实验是依据植物的分布区域进行聚类，所给数据集中的分布区域是字符串形式，不适合进行聚类，因此将其变换成适合聚类的数值形式。
具体思想如下：数据集中总共包含68个区域，每一种植物的分布区域是这68个区域中的一部分。
本实验中将68个区域看成是数据对象的68个属性，这68个属性是二元类型的变量，其值只能去0或者1。
步骤如下：1.把68个区域按一定顺序存放在字符串数组(记为str)中(顺序可以自己定，确定后不能改变)。
2.为数据集中的每个数据对象设置一个长度为68字符串数组，初始元素值全为0。
将数据对象的分布区域逐个与str中的所有元素比较。
如果存在于str 中下标i的位置，就将该数据对象的字符串数组的第i位置为1。
例如，一个数据对象为：abies fraseri,ga,nc,tn,va。
其分布区域包含ga,nc,tn和va四个地区，将这四个地区逐个与str中全部68个元素比较。
假设这四个地区分别存在于str中的第0,1,2,3位置，则将为该数据对象设置的字符串数组中第0,1,2,3位置全部置为1。
★数据预处理代码(包括数据清理和数据变换)：public ArrayList<String> getRaw_DataSet() {ArrayList<String> raw_dataSet = new ArrayList<String>();// 定义集合存储从本地获取的数据BufferedReader bufferedReader = null;FileReader fileReader = null;File dataFile = new File(this.fileName);if (dataFile.exists()) {// 如果数据文件存在try {fileReader = new FileReader(this.fileName);bufferedReader = new BufferedReader(fileReader);String data = null;while ((data = bufferedReader.readLine()) != null) {if (isRightData(data))raw_dataSet.add(data);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}} elsethis.isFileExit = false;return raw_dataSet;}// getRaw_DataSet,从本地txt文件获取数据集public ArrayList<DataItem> getFinished_DataSet() {// 获取经过预处理，用来进行聚类的数据ArrayList<DataItem> finished_DataSet = new ArrayList<DataItem>();ArrayList<String> temp_DataSet = this.getRaw_DataSet();for (int i = 0; i < temp_DataSet.size(); i++) {ArrayList<String> eachRomItem = null;eachRomItem = this.spilt(temp_DataSet.get(i), ',');// 除去","后的每一行数据DataItem data_Item = new DataItem(eachRomItem, true);finished_DataSet.add(data_Item);}// forreturn finished_DataSet;}public boolean isRightData(String data) {// 筛选出合适的数据ArrayList<String> tempArrayList = new ArrayList<String>();tempArrayList = spilt(data, ' ');if (tempArrayList.size() <= 1)return false;return true;}// isRightData,筛选出合适的数据public ArrayList<String> spilt(String str, char ch) {ArrayList<String> words = new ArrayList<String>();// 用来存放找到的单词int beginIndex = 0;for (int i = 0; i < str.length(); i++) {if (str.charAt(i) != ch) {if (i != str.length() - 1)continue;else {words.add(str.substring(beginIndex));}} else {String temp = str.substring(beginIndex, i);words.add(temp);beginIndex = i + 1;}}// forreturn words;}3.聚类分析3.1 算法描述本实验采用了聚类分析中常用的K均值(K-Means)算法。
该算法思想如下：算法：K均值。
用于划分的K均值算法，每个簇的中心用簇中对象的均值表示。
输入：■k：簇的属目■D：包含n个对象的数据集。
输出：k个簇的集合。
方法：(1)从D中任意选择k个对象作为初始簇中心；(2)repeat(3) 根据簇中对象的均值，将每个对象(再)指派到最相似的簇；(4) 更新簇均值，既计算每个簇中对象的均值；(5)until 不再发生变化根据上述算法，结合本实验实际情况和数据集特征给出程序的执行流程图：图2 程序执行流程针对上面的流程图，有几点说明：1.数据预处理主要包括前述数据清理和数据变换，最终生成用于聚类分析的数据集。
2.簇的个数k 由用户指定，k 越大聚类过程耗时越久。
3.图中“最相似”意思就是距离中心点距离最近，本实验中采用欧几里得距离，其定义如下：)()()(222...2211),(x x x x x x jn in j i j i j i d ---+++=其中),...,,(21x x x in i i i =和),...,(21x x x jn j j j =是两个n 维数据对象。
在本实验中，x i 1和x j 1分别代表为i,j 两个数据对象设置的字符串数组(参看2.2)中下标为1的元素值，此处n 为68。
4.流程图中的终止条件指的是：前后两次中心点之间的距离(仍然用欧几里得距离)是否小于设定的值。
例如，第n 次迭代完成后重新生成了k 个新的中心点，计算k 个新中心点与k 个旧的中心点距离之和并将结果与设定的值比较，若小于设定值则终止迭代，聚类完成，否则继续迭代。
3.2 算法实现图3 代码文件的组织结构上图是本实验源码的组织结构，该项目包含五个Java 类。
每个类的功能描述如下： ◆Cluster.java 类 该类定义了簇的结构，包含簇标志，簇成员和簇中心点三个字段。
该类的每一个实例对应于聚类过程中的一个簇。
◆DataItem.java 类 该类定义了数据对象的结构，主要包含数据对象名称(即植物名称)和数据对象字符串数组(即植物的分布区域)。
该类的每一个实例对应于数据集中的一个数据对象。
◆Main.java类该类是程序的核心类，主要功能是执行聚类过程，包括中心点的选取与更新，计算各个数据对象与中心点之间的距离并把其派分到最相似的簇等。
◆ReadData.java类该类主要功能是生成聚类过程适用的数据集，包括读取文件，数据预处理等。
◆Tools.java类该类是一个工具类，其中定义了多个程序中使用到的静态方法。
★Mian.java类中的核心代码：(1) 随机选取中心点public void setCenter_ran() {// 第一次，从数据集中随机选取中心点beginTime = System.currentTimeMillis();System.out.println("聚类过程开始,开始于:" + Tools.currentTime());Random ran = new Random();int order = 0;// 随机选取中心点while (this.center.size() < numOfCluster) {order = ran.nextInt(toBeProcessed.size());if (Tools.isProCener(toBeProcessed.get(order), this.center))this.center.add(toBeProcessed.get(order));}// while}(2)初始化簇集合public void initArrayCluster(ArrayList<DataItem> center) {// 初始每个簇中的中心点属性this.arrayCluster.clear();// 把簇集合清空for (int i = 0; i < center.size(); i++) {Cluster cluster = new Cluster(i, center.get(i));if (this.center.get(i).getIsDataItem())cluster.addMembers(center.get(i));this.arrayCluster.add(cluster);}}(3)执行聚类过程(计算距离，把数据对象派分到最相似簇中)public void runCluster(ArrayList<DataItem> center) {int beyondIndex = 0;// 判断数据项属于哪一个簇，初始默认为是0簇Random rd = new Random();// 随机函数printBeginInfo();// 打印以此迭代开始前的信息。
