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基于聚类分析的K_means算法研究及应用_张建萍

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改进全局K-Means聚类算法的汽车行驶工况研究

改进全局K-Means聚类算法的汽车行驶工况研究
通过上述分析,目前国内外用于汽车行驶工况 构建的聚类方法主要有模糊c均值聚类方法、系统 聚类法和AP聚类等。其中，模糊均值C均值算法 虽然涉及简单，快速高效,但是计算量大，并且容易 陷入局部最优解当中［9］。AP聚类算法虽然准确 度较高，但是需要指定数据点的参考度和阻尼系 数，并且算法的复杂度高，在海量数据运行下耗费 的时间较长［1011］。本文提出将主成分分析法和改 进的K均值聚类算法组合优化的方法，拟在表征 更多特征参数信息的同时实现降维和聚类，并通过 对采集到的汽车道路行驶工况数据运用统计学软 件进行仿真分析。
1.2改进的全局 K-Means 聚类算法
传统K-Means算法的初始聚类中心的选择极 大的影响了聚类结果，一般情况下因为只是一个局 部最优而非全局最优，从而导致聚类结果收到影 响，且不稳定，而且易受噪声点的影响［12］。而全局 K-Means聚类是在传统聚类算法上的改进，虽然 克服了传统K-Means聚类算法的缺点，比传统KMeans算法的鲁棒性更好，但是全局K-Means聚 类算法选择下一个最佳初始中心的方法是一种通 过局部搜索反复迭代实现的全局寻优搜索，这种方 法具有很大的运算开销，复杂度较高［1315］。本文提 出改进的全局 K-Means 聚类算法构建行驶工况 快速K-Means聚类算法避免了噪音点的影响，且 第一步V,的计算避免了样本间距离的重复运算, 改善了全局K-均值运算量大的问题，聚类时间更 短，描述如下。
徐淑萍，熊小墩，苏小会，张玉西
(西安工业大学计算机科学与工程学院，西安710021)
摘 要：为有效促进汽车节能减排和新技术发展，文中提出了一种改进全局K-Means聚类
算法的汽车行驶工况构建方法，通过采集城市道路行驶工况的数据并对数据进行预处理，利用
主成分分析法和改进的K-Means聚类算法分别对运动学片段中实验数据的12个特征参数进

基于聚类分析的Kmeans算法研究及应用概要

基于聚类分析的Kmeans算法研究及应用概要

第24卷第5期 2007年5月计算机应用研究Application Resea心h of ComputersV01.24.No.5 Mav 2007基于聚类分析的K—means算法研究及应用爿:张建萍1,刘希玉2(1.山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014;2.山东师范大学管理学院,山东济南250014摘要:通过对聚类分析及其算法的论述,从多个方面对这些算法性能进行比较,同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软件和改进的K.means算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用。

关键词:数据挖掘;聚类分析;数据库;聚类算法中图分类号:TP311文献标志码:A 文章编号:1001—3695(200705—0166-03Application in Cluster’s Analysis Is Analyzed in Children DeVelopment PeriodZHANG Jian—pin91,UU Xi—yu。

(1.coz比伊矿,咖mo砌n 5c掂Me&E蟛袱^增,|s胁础增Ⅳo丌mf‰洫瑙毋,五n 帆5^a蒯D昭250014,吼i胁;2.cozz学矿讹加舻删眦, s^0n幽凡g舳丌Mf‰i孵璐匆,^加n乩。

砌。

昭250014,傩iMAbstract: nispaper passed cluster’s analysis and its algorithm corTectly,comparedthese algorithm perfbrnlances f}om a lotof respects,and explained that cluster analysis excavates the practice application of in datum further to come through software and impmved K—means aIgorithm,cIuster of analysis at the same time practise appIication.Key words:data mining; cluster analysis; database; cluster algorithm随着计算机硬件和软件技术的飞速发展,尤其是数据库技术的普及,人们面临着日益扩张的数据海洋,原来的数据分析工具已无法有效地为决策者提供决策支持所需要的相关知识, 从而形成一种独特的现象“丰富的数据,贫乏的知识”。

基于聚类分析的Kmeans算法研究及应用概要

基于聚类分析的Kmeans算法研究及应用概要

第24卷第5期 2007年5月计算机应用研究Application Resea心h of ComputersV01.24.No.5 Mav 2007基于聚类分析的K—means算法研究及应用爿:张建萍1,刘希玉2(1.山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014;2.山东师范大学管理学院,山东济南250014摘要:通过对聚类分析及其算法的论述,从多个方面对这些算法性能进行比较,同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软件和改进的K.means算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用。

关键词:数据挖掘;聚类分析;数据库;聚类算法中图分类号:TP311文献标志码:A 文章编号:1001—3695(200705—0166-03Application in Cluster’s Analysis Is Analyzed in Children DeVelopment PeriodZHANG Jian—pin91,UU Xi—yu。

(1.coz比伊矿,咖mo砌n 5c掂Me&E蟛袱^增,|s胁础增Ⅳo丌mf‰洫瑙毋,五n 帆5^a蒯D昭250014,吼i胁;2.cozz学矿讹加舻删眦, s^0n幽凡g舳丌Mf‰i孵璐匆,^加n乩。

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昭250014,傩iMAbstract: nispaper passed cluster’s analysis and its algorithm corTectly,comparedthese algorithm perfbrnlances f}om a lotof respects,and explained that cluster analysis excavates the practice application of in datum further to come through software and impmved K—means aIgorithm,cIuster of analysis at the same time practise appIication.Key words:data mining; cluster analysis; database; cluster algorithm随着计算机硬件和软件技术的飞速发展,尤其是数据库技术的普及,人们面临着日益扩张的数据海洋,原来的数据分析工具已无法有效地为决策者提供决策支持所需要的相关知识, 从而形成一种独特的现象“丰富的数据,贫乏的知识”。

kmeans聚类算法应用实例

kmeans聚类算法应用实例

kmeans聚类算法应用实例K-Means聚类算法应用实例一、K-Means聚类算法简介K-Means聚类算法是一种基于凝聚属性的迭代算法，它旨在将数据集中的样本点分类划分到指定数量的簇中，以达到相关性最强的分组效果。

算法的核心思想是，寻找代表簇中心的聚类中心，并根据距离聚类中心的远近，将样本分类到不同的簇中。

K-Means聚类的目的是要求出最优的聚类中心，使得样本集可以被完美划分成K个簇。

二、K-Means聚类算法的应用实例（1）客群分析K-Means聚类算法可以帮助分析客户行为及消费习惯，自动归类用户构成不同客群，如：高价值客户，积极向上的客户，偶尔购买的客户，交易历史较短的客户，低价值客户等，使企业更明确地识别其客户，选择最佳的沟通方式，创造出最大的收益。

（2）市场营销用户的社会属性，行为属性和品牌属性等，都可以利用K-Means算法对用户进行分类，进而分析用户喜好，细分市场，在不同市场中采取不同的营销战略，从而从更佳的维度去理解市场消费行为，深入分析和把握客户的行为，改善企业的市场营销效果。

（3）图像聚类K-Means聚类算法也可以用于图像处理中的相似图像聚类，以减少用户在查看数据时需要处理太多图像。

它旨在将图像划分为几个集群，使得每个簇中的样本相似度最高。

K-Means聚类算法可以用于解决视觉识别任务中的分类问题，提高图像识别系统的正确率以及效率。

（4）故障诊断K-Means聚类也可以用于故障诊断，将系统参数情况分类，来区分出系统的故障，当某一参数的值远低于正常值时，可以准确的将其分类为异常值，从而确定系统存在什么故障，从而可以有效降低系统故障率，提高系统稳定性和可靠性。

三、四、K-Means聚类算法的优缺点（1）优点a. K-Means算法效率高，计算量少；b. K-Means算法易于实现，调参相对容易；c. K-Means算法执行简单，可轻松融入现有系统；d. K-Means具有 translation invariant， scale invariant等特性，可解决非线性问题；（2）缺点a. K-Means算法的缺点是受初始聚类中心的影响较大，其结果可能受噪声干扰；b. K-Means算法可能收敛到局部最佳解；c. K-Means算法不能解决不同量级聚类间隔差异大的问题；d. K-Means算法对异常值存在敏感性，容易影响到聚类结果。

k-means的原理和应用

k-means的原理和应用

k-means的原理和应用1. 简介k-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为k个不同的组或簇。

它基于数据点之间的相似度度量，将相似的点归到同一簇中，从而实现数据的聚类分析。

本文将介绍k-means算法的原理和应用。

2. k-means算法原理k-means算法原理如下： 1. 随机选择k个初始聚类中心。

2. 将所有数据点分配到与其最近的聚类中心所在的簇中。

3. 根据每个簇中数据点的均值，重新计算聚类中心的位置。

4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心的位置不再改变或达到最大迭代次数。

3. k-means算法步骤详解k-means算法的步骤如下： 1. 初始化：随机选择k个初始聚类中心。

2. 分配数据点：将所有数据点分配到与其最近的聚类中心所在的簇中。

3. 更新聚类中心：根据每个簇中数据点的均值，重新计算聚类中心的位置。

4. 重复迭代：重复步骤2和步骤3，直到聚类中心的位置不再改变或达到最大迭代次数。

4. k-means算法的应用k-means算法在各个领域有广泛的应用，以下是几个主要的应用场景： - 市场细分：通过对消费者的购买记录进行聚类分析，将市场细分为不同的群体，以便更好地制定市场策略。

- 图像分割：将一张图片分割成多个区域，从而实现更精细的图像分析和处理。

- 文本分类：将文本数据聚类为不同的主题或类别，以便进行文本分类或文本挖掘。

- 异常检测：通过聚类分析，发现与其他数据点不太相似的数据点，从而进行异常检测。

- 推荐系统：将用户数据聚类为不同的用户群体，以便为每个用户提供个性化的推荐。

5. k-means算法的优缺点k-means算法有如下优点： - 简单易实现。

- 算法具有较好的可扩展性。

- 在处理大数据集时效果较好。

然而，k-means算法也存在一些缺点： - 对初始聚类中心的选择较为敏感。

-对离群值和噪声较为敏感。

- 对聚类的形状和大小有限制。

一种基于K-means算法的用户聚类分析系统[发明专利]

一种基于K-means算法的用户聚类分析系统[发明专利]

(10)申请公布号(43)申请公布日 (21)申请号 201510296227.X(22)申请日 2015.06.03G06K 9/62(2006.01)G06Q 50/14(2012.01)(71)申请人江苏马上游科技股份有限公司地址212009 江苏省镇江新区丁卯经十二路468号双子楼A 座05-2300室(72)发明人陈勇 胡中骥(54)发明名称一种基于K-means 算法的用户聚类分析系统(57)摘要本发明公开了一种基于K-means 算法的用户聚类分析系统，旅游用户用餐偏好分析，通过菜系种类、餐厅等级、用餐区域、平均花费、就餐人数等等维度进行聚类分析，分析不同地域不同游客群的特征情况；旅游用户住宿偏好分析，通过旅社星级、价格水准、旅社类型、位置区域等维度，分析用户群的特征，从而进行个性化的服务或推荐；旅游用户消费偏好分析，通过电子商务平台的购买及浏览记录、住宿及用餐的消费额及比例、驻留时间等信息，对用户消费偏好进行聚类分析，了解游客群特征，提升服务质量和个性化体验。

本发明可以实现对旅游用户的喜好的聚类分析，建立旅游消费行为的用户画像，进行精细化营销。

(51)Int.Cl.(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书1页 说明书2页(10)申请公布号CN 104899602 A (43)申请公布日2015.09.09C N 104899602A1.一种基于K-means算法的用户聚类分析系统，其特征在于：包括旅游用户用餐偏好分析通过菜系种类、餐厅等级、用餐区域、平均花费、就餐人数等等维度进行聚类分析，分析不同地域不同游客群的特征情况；旅游用户住宿偏好分析通过旅社星级、价格水准、旅社类型、位置区域等维度，分析用户群的特征，从而进行个性化的服务或推荐；旅游用户消费偏好分析通过电子商务平台的购买及浏览记录、住宿及用餐的消费额及比例、驻留时间等信息，对用户消费偏好进行聚类分析，了解游客群特征，提升服务质量和个性化体验。

k-means聚类算法的研究和应用

k-means聚类算法的研究和应用
K-Means聚类算法是一种用于数据挖掘和分类的有效的机器学习技术。

它的思想是一
组数据通过K个类别自动划分，这使得它可以迅速地确定大量数据中具有相似特征的数据，并将其分类、聚合到相应类别中。

K-Means聚类算法运行是一种迭代过程，逐步优化结果，使用随机初始值来确定K个
类别的中心以及与中心的距离。

在每次迭代的过程中，都会调整这K个类别的中心，以最
大程度减小数据集之间的差异。

K-Means聚类算法最终得出的结果是K个类别，每个类别
有一个中心点表示其特征，并将数据集中所有其他数据点分布在各自的类别中。

K-Means聚类算法在机器学习中应用广泛，在电影推荐、搜索引擎技术、知识挖掘、
银行推荐系统等领域有着重要的应用。

目前，已经开发出许多尝试克服K-Means聚类带来
的问题的方法，如K-Means++聚类算法、改进的K-Means聚类算法和随机K-Means聚类算
法等。

这些研究和应用加深了人们对K-Means聚类算法的理解，使得它被用于不同的领域，提高了它的分类准确性，帮助企业提高效率。

基于K-means算法的平面点集聚类系统毕业设计.doc

基于K-means算法的平面点集聚类系统毕业设计目录1绪论 (1)1.1研究意义及背景 (1)1.2系统设计要求 (2)1.3本文目的 (3)2研究现状及设计目标 (4)2.1国内外相关研究现状 (4)2.2现行研究存在的问题及解决办法 (5)2.2.1K-means的基本思想 (6)2.2.2K-means的优点 (6)2.2.3聚类分析中常用的距离计算函数 (6)2.2.4聚类方法分析 (7)2.2.5其他聚类算法 (8)2.2设计目标 (9)2.3 经济效益分析 (9)3关键问题及分析 (10)3.1研究设计中要解决的问题 (10)3.2前期工作 (12)3.3关键技术 (12)3.3.1K-means算法 (12)3.3.2相关技术介绍 (13)4需求分析 (15)4.1总体设计思想及设计原则 (15)4.1.1设计思想 (15)4.1.2设计原则 (16)4.2可行性分析 (16)4.3系统开发工具及环境 (16)5系统设计及实现 (17)5.1系统构架 (17)5.2各模块的实现方法及关键代码 (18)5.2.1数据输入模块 (18)5.2.2K-means算法计算模块 (19)5.2.3结果输出模块 (19)5.2.4绘图模块 (20)5.3系统流程 (22)5.4界面设计 (23)5.4.1数据输入界面 (23)5.4.2结果输出界面 (23)5.4.3绘图界面 (24)6系统测试 (25)6.1测试实例的研究与选择 (25)6.2实例测试 (25)7结论与展望 (28)参考文献 (29)致谢 (31)1绪论随着计算机硬件和软件技术的飞速发展，尤其是数据库技术的普及，人们面临着日益扩张的数据海洋，原来的数据分析工具已无法有效地为决策者提供决策支持所需要的相关知识，从而形成一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的知识”。

数据挖掘（Data Mining）又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery form Database，KDD），它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。

k-means算法研究及在文本聚类中的应用

k-means算法研究及在文本聚类中的应用
k-means算法是一种经典的聚类算法，主要应用于数据挖掘领域，用于对相似的数据进行聚类。

其核心思想是将数据划分为k个簇，使
得每个簇内部的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。

k-means算法的应用非常广泛，其中在文本聚类中的应用较为常见。

文本聚类是一种将文本信息按照某种相似度度量方式划分为不同
的群组的方法。

在文本聚类中，k-means算法可用于将大量文本数据划分为若干个类别，以此来进行文本分类、文本检索等工作。

具体来说，在文本聚类中，k-means算法首先将文本数据转换为
向量表示，例如使用词袋模型。

然后通过计算每个文本向量之间的距离，将文本数据划分为k个簇。

这些簇中的文本在某种程度上具有相
似的主题、关键词等特征。

通过聚类分析，我们可以了解到不同主题和关键词之间的相似性
和差异性，从而找到更准确的方式来描述和组织文本数据。

在实际应
用中，通过不断优化k值和聚类效果，可以获得更准确和更有用的聚
类结果。

总而言之，k-means算法在文本聚类中的应用可以帮助我们更好
地理解和组织大量的文本数据，为文本分类、检索和分析等任务提供
更有力的支持。

基于最小生成树的多层次k-Means聚类算法及其在数据挖掘中的应用

基于最小生成树的多层次k-Means聚类算法及其在数据挖掘
中的应用
金晓民;张丽萍
【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》
【年(卷),期】2018(056)005
【摘要】针对传统聚类算法存在挖掘效率慢、准确率低等问题,提出一种基于最小生成树的多层次k-means聚类算法,并应用于数据挖掘中.先分析聚类样本的数据类型,根据分析结果设计聚类准则函数;再通过最小生成树对样本数据进行划分,并选取初始聚类中心,将样本的数据空间划分为矩形单元,在矩形单元中对样本对象数据进行计算、降序和选取,得到有效的初始聚类中心,减少数据挖掘时间.实验结果表明,与传统算法相比,该算法可快速、准确地挖掘数据,且挖掘效率提升约50％.
【总页数】6页(P1187-1192)
【作者】金晓民;张丽萍
【作者单位】内蒙古大学交通学院,呼和浩特010021;内蒙古自治区桥梁检测与维修加固工程技术研究中心,呼和浩特010070;内蒙古师范大学计算机科学技术学院,呼和浩特010022
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于K-means的最小生成树聚类算法 [J], 欧阳浩;陈波;黄镇谨;王萌;王智文
2.基于k-means聚类算法和决策树算法的服装版型款式数据挖掘 [J], 周玉英; 李俊; 唐志航
3.基于划分的数据挖掘K-means聚类算法分析 [J], 曾俊
4.基于K-Means聚类算法的HDMA数据挖掘方法 [J], 耿德志;徐乾
5.基于最小生成树的层次K-means聚类算法 [J], 贾瑞玉;李振
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12 1. 17 1. 60 0. 89 0. 76 66 15 1. 03 2. 34 0. 53 0. 89 72 18 0. 69 1. 33 0. 48 0. 58
月平均增长率 (%) 身高 体重 胸围 坐高 0. 77 1. 41 0. 52 0. 42 0. 59 1. 25 0. 30 0. 14 0. 65 1. 19 0. 49 0. 38 0. 51 0. 93 0. 16 0. 25 0. 73 1. 13 0. 35 0. 55 0. 53 0. 82 0. 16 0. 34 0. 36 0. 52 0. 19 0. 21 0. 52 1. 03 0. 30 0. 55 0. 34 0. 49 0. 18 0. 16
表 1可以给聚类算法的研究和应用提供 参考 [ 7] 。 表 1 聚类算法比较
算法
可伸缩性
发现聚类 的形状
C LARAN S 好 凸形或球形 CURE 较差 任意形状
B IRCH ST ING
较差 凸形或球形 好 任意形状
DBSCAN 较好 COBW E B 较好
任意形状 任意形状
FCM于聚类分析的 K-m eans算法研究及应用
1 6 7
方法 。
(5)基于模 型的 方法 。 该 方法就 是为 每个 聚类 假设 一个 模型 , 然后再去发现符合相应模型的数据对象 。 它根据标准统
计方法并考虑到噪声或 异常数 据 , 可以自 动确定聚 类个数 ;因
而它可以产生很鲁棒 的聚类方法 。 数据挖掘在不同 领域对聚类算法提出了各自特殊的要求 ,
运用 SPSS工具调用 K-m eans C luster过程 可完成由用户指 定类别数的大样本资料的逐步聚类分析 。 逐步聚类分析就是先
把被聚对象进行初始分类, 然后逐步调整 , 得到最终分类 。 为研究儿童 生长发育的 分期 , 笔者对 1 253名 1月 ～ 7岁
儿童进行了抽样调 查 , 分别对 儿童的身 高 ( cm)、体 重 (kg)、胸 围 ( cm)和坐高 ( cm)进行了测量 。 资料作 如下整 理 :先把 1月 ～ 7岁划成 19个月份 段 , 分 月份算 出各指 标的平 均值 , 将第 1 月的各指标平均值与 出生时的各指标平均值比较 , 求出月平均 增长率 (%), 然后第 2月 起的 各月份 指标 平均 值均 与前 一月 比较 , 求出月平均增 长率 (%)(表 2)。 将 儿童 生长 发育 时期
Ab stract:Th is pape r passed cluster’ s ana lysis and its algorithm correctly, compared these algorithm pe rfo rm ances from a lo t o f respec ts, and explained that c luste r analy sis ex cava tes the p ractice app lication of in datum furthe r to com e through softw are and imp roved K -means a lgorithm , c luste r o f ana lysis a t the sam e tim e p rac tise applica tion. K ey words:data m in ing; cluste r ana ly sis;da tabase; cluster a lgo rithm
第 24卷第 5期 2007 年 5月
计算机 应用研究 Application Research of C om pu ters
Vo.l 24, N o. 5 M ay 2007
基于聚类分析的 K -means算法研究及应用 *
张建萍1 , 刘希玉 2
(1. 山东师范大学 信息科学与工程学院 , 山东 济南 250014;2. 山东师范大学 管理学院 , 山东 济南 250014)
噪声的 敏感性 不敏感 不敏感 一般 不敏感 不敏感 一般 敏感
数据输入顺 序的敏感性
高维性 效率
非常敏感 一般 较低
敏感
好 较高
不太敏感 不敏感
好高 好高
敏感 敏感
一般 一般 好 较低
不敏感
好 较高
3 儿童生长发育的分析
聚类分析在数据 挖掘中的应用主要有以下三个方面 :
(1)聚类分析 能作 为一 个独立 的工 具来获 得数 据的 分布 情况 , 观察每个簇的特点 , 集中对 特定的 某些簇 作进一 步的分
随着计算机硬件 和软件技术的飞速发展 , 尤其是数据库技 术的普及 , 人们面临着日益 扩张的 数据海 洋 , 原 来的数 据分析 工具已无法有效地为 决策者提供决策支持所需要的相关知识 , 从而形成一种 独特 的现象 “丰富的 数据 , 贫 乏的知 识 ” 。 数据 挖 掘 [ 1] 又 称 为 数 据库 中 知 识 发现 (K now ledge D iscovery from D a tabase, KDD), 它是一 个 从大 量数 据中 抽取 挖掘 出 未知 的 、 有价值的模式或规律 等知识 的复杂 过程 。 目的 是在大 量的数 据中发现人们感兴趣 的知识 。
在数据挖掘领域 , 聚类算法经常遇到一些问题如聚类初始 点的选择 [ 4] 、模糊因子的确定 [ 5] 等 , 大部分 均已得到 解决 。 现 在的研究工作主要集 中在为大型 的数据 库有效 聚类分 析寻找 适当的方法 、聚类算法对复杂分布数据和类别性数据聚类的有 效性以及高维数据聚 类技术 等方面 。 本 文通过 对聚类 分析算 法的分析并重点从 聚类分 析的软 件工具 和改 进的 K -m eans算 法两个方面来论证聚 类分析在儿童生长发育时期中的应用 。
2 聚类算法分析
聚 类 [ 6] 分析 是直 接比较 各事 物之间 的性 质 , 将性质 相近 的归为一类 , 将性质差别较大的归入不同的类 。 在医学实践中 也经常需要做分类工作 , 如 根据病 人的一 系列症状 、体 征和生 化检查的结果 , 判断病人所 患疾病 的类型 ;或对 一系列 检查方 法及其结果 , 将之划分成某 几种方 法适合 用于甲 类病的 检查 , 另几种方法适合 用于乙类病的检查 , 等等 。 聚类分析被广泛研 究了许多年 。 基于聚类 分析的 工具已经 被加入 到许多 统计分 析软件包或系统 中 , 如 S-P lus、SPSS, 以及 SAS。
分为四期 , 所以聚类的 类别 数为 4, 从 而确定 四个 儿童生 长发 育期的起止区间 。
①激活数据 管理窗口 , 定义变量名 。 虽然月份分组不做分 析变量 , 但为了更直观地了解聚类结果 , 也将之输入数据库 。
②进行统计 分析 , 在聚类方法上选择 Iterate and c lassify指 定初始类别中心 点 , 按 K-m eans算法作迭代分类 。 对聚类结果 进行方差分析 。
摘 要 :通过对聚类分析及其算法的论述 , 从多个方面对这些算法性能进行比较 , 同时以儿童生长发育时期的 数据为例通过聚类分析的软件和改进的 K -m eans算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用 。 关键词 :数据挖掘 ;聚类分析 ;数据库 ;聚类算法 中图分类号 :TP311 文献标志码 :A 文章编号 :1001-3695(2007)05-0166-03
析 。 如 :①聚类分析软件 v1. 2。 此软 件主要用于 血型 、蛋白质
多态 、品种聚类等方面的统计分析 , 可自动进行杂合度 、多态信 息含量 、遗传距离以及聚 类的计 算 , 并可自动 画出聚 类图 。 ②
SPSS统计软件 。 SPSS软件是 一种专 业的统 计分析 软件 , 用于 数据的各种分析 , 从而最 终为企 、事 业的科学 决策服 务 。 其中
采用聚类分析是理想 的多变量统计技术 , 主要有分层聚类法和
迭代聚类法 。 本文通过一组儿 童生长发育的数据运用 SPSS工具进行分
析 , 如表 2所示 。 表 2 儿童生长发育时期的数据
月份数
月平均增长率 (%)
月份数
身高 体重 胸围 坐高
1 11. 03 50. 30 11. 81 11. 27 24
2 5. 47 19. 30 5. 20 7. 18 30 3 3. 58 9. 85 3. 14 2. 11 36
4 2. 01 4. 17 1. 47 1. 58 42 6 2. 13 5. 65 1. 04 2. 11 48
8 2. 06 1. 74 0. 17 1. 57 54 10 1. 63 2. 04 1. 04 1. 46 60
收稿日期 :2006-04-12;修返日期 :2006-05-15 基金项目 :国家自然科学基金资助项目 ( 6037405) ;“泰山学者 ”建设工程专项经费资 助项目 ;山东省自然科学基金重大项目 ( Z2004G 02) ;山东省中青年科学家奖励基金资助项目 (03BS003)
作者简介 :张建萍 (1979-), 女 , 山东滨州人 , 硕士研究生 , 主要研究方向为遗传算法 、数据挖掘 ;刘 希玉 (1964-) , 男 , 山东 济南人 , 教授 , 博导 , 主要研究方向为信息管理 、管理信息系统 (M IS).
大体上 , 聚类算法 [ 7] 可以划分为如下几类 : (1)划分方 法 。给定 一个包含 n 个对 象或数 据行 , 划分方 法将数据集划分 为 k 个子集 (划分 )。 其 中每个 子集均 代表一 个聚类 (k≤n )。 代表算法为 K-m eans算法 、K-medo ids算法和 CLA RANS 算法 。 (2)层次方法 。 该方法就是通过分解 所给定的数据对象 集 来创建一个层次 。 它存在的缺 陷就是在 进行 (组 )分 解或合 并 之后无法回溯 。 将循环再定位与层次方法结合起来使用常常 是 有效的 , 如 BIRCH 和 CURE, 就是基于这种组合方法设计的 。 (3)基于密度的方法 。 只要 临近区域的 密度 (对 象或数 据 点的数目 )超过某个阈值 , 就继续聚类 。 DBSCAN 是一个有代 表 性的基于密度的方法 。 它根据一个密度阈值来控制簇的增长 。 (4)基于网 格的 方法 。 基 于网格 方法 将对 象空 间划 分为 有限数目的单元 以形成网格 结构 。 其主 要优点 是它的 处理速 度很快 , 其处理时间独立于 数据对 象的数 目 , 只 与量化 空间中 每一维的单元数 目有关 。 ST ING 就是一 个典型的 基于网 格的