数据挖掘K-均值算法实现毕业设计
数据挖掘K-均值算法实现毕
业设计
目录
中文摘要、关键字 (1)
1 绪论 (3)
1.1本文研究的背景和意义 (3)
1.2聚类分析国外研究现状 (5)
1.3本文所做的主要工作 (7)
2 聚类算法的分析与研究 (8)
2.1数据挖掘简介 (8)
2.2聚类的基本知识 (8)
2.2.1 类的定义及表示 (9)
2.2.2 聚类的相似度量方法 (9)
2.2.3 聚类间的距离测度函数 (11)
2.2.4 聚类分析的一般步骤 (12)
2.3常用的聚类分析的方法介绍 (13)
2.3.1 基于划分的方法 (13)
2.3.2 基于密度的方法 (13)
2.3.3 基于层次的算法 (13)
2.3.4 基于模型的算法 (14)
2.3.5 基于网格的算法 (14)
2.4常用的划分聚类算法的分析 (14)
2.4.1 K-均值聚类算法 (15)
2.4.2 K-中心聚类法 (15)
2.5本章小结 (16)
3 K一均值聚类算法的研究 (17)
3.1K-均值聚类算法介绍 (17)
3.1.1 K一均值聚类算法基本思想 (17)
3.1.2 K一均值聚类算法主要流程 (17)
3.2K-均值聚类算法的主要缺陷及分析 (18)
3.3本章小结 (19)
4 K-均值聚类算法的实验 (20)
4.1实验结果分析 (20)
4.2本章小结 (25)
5 总结与展望 (26)
5.1总结 (25)
5.2展望 (26)
参考文献 (28)
英文摘要、关键字 (31)
1 绪论
1.1 本文研究的背景和意义
近年来，随着科技的进步以及互联网的普及，以计算机为代表的信息技术有了巨大发展，人们产生、发现、整理、利用数据的能力不断提升。到目前为止，数据在我们的日常生活中无处不在，它广泛应用于科学研究、政府日常办公、军事力量分析、企业管理电子商务、统计学分析等等各个领域。虽然我们知道这些数据的重要性，但是随着时间越来越久，我们积累的数据量是不断地在加大，相应的我们分析处理这些数据的能力也要增加，但是后来数据量的增长速度已经超出了我们的能力围，所以我们必将面临的严峻问题是数据爆炸。难道真的没有办法可以很科学的处理这些海量数据吗？事实并非如此，人类的智慧是无穷的，人们已经通过理性的思维和恰当的技术，将这些海量数据充分利用，使它们成为社会发展进步的强大的力量源泉。目前，广泛使用的数据库系统虽然具有高效率的录入所有数据查询所需数据统计数据类别等功能，但是并不能发现这些海量数据中蕴藏的部关联规则，也无法从当前现在的数据情况去预测未来的数据容的发展趋势，更不可能做出决策判断，使得人们逼不得已去面对“数据丰富而知识缺乏”的困镜[1]。所以数据挖掘（Data Mining）技术因此就慢慢诞生了，并且快速的发展应用社会的各个领域，表现了其坚韧的生命力与适应力。该技术就是从“数据矿山”中发现“知识的宝藏”。
数据挖掘（Data Mining），也被叫做在已知的数据库中对知识的发现（knowledge discovery ,KDD）,就是从数量巨大的、不完整的、有孤立点数据的、模糊的、随机的数据中，提取发掘出来隐含在当中的、人们在这之前不是特别了解的、但又是隐含有用的信息容和知识容的非平凡过程[2]。原始的数据类型可以是多样的，比如数据库中的数据结构化数据类型，那些图像图形资料及文字类资料是半结构化的数据类型，当然也包括网络互联网上的那些数据我们称它们为半结构化的数据类型。我们可以通过归纳演绎等方法来发现知识，也可以用统计学的数学或非数学的方法总结数据来得到我们想要的信息。这些我们得到的信息容和知识容的过程就是挖掘的一个过程，我们把挖掘的知识可以应用到我们的生活中，包括未来决策规划、优化信息管理方案、调整控制模式、改进查询方案等等来更好的维护和利用我们现有的数据。所以数据挖掘涉及到的学科很广
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泛，它是各个学科的交叉，它用到了人工智能数学统计学与数据库等技术来实现它自己的目的，需要这些领域的工程技术人员来共同配合，尤其是数据库管理人员。
现在的数据挖掘技术已经开始走向科技产品研发及技术应用，不再是之前的单纯的搞一下研究而已，我国市场经济制度在不断地完善与发展，经济实力也在不断进步，现在我们的社会对数据挖掘技术的需求越来越强烈，目前我国很多的有眼光的软件企业已经将目光聚集于此，来研发更多适应市场需求的数据挖掘软件产品，随着市场日趋成熟，广大消费者的应用需求也是慢慢变大，相信将来会有更多成熟的中国数据挖掘软件面向市场。
聚类分析是数据挖掘的一个发现信息的方法，已经被人们深入的研究了很长时间，主要的是对基于距离的聚类分析的研究。聚类是一种无监督的学习，分类正好与它相反，分类是一种有监督的学习，聚类主要是划分无标记的对象，使这些无标记的对象变的有意义，对预先定义的类与带类标记的训练实例不具有依赖性。所以聚类分析在我们的日常生活中的应用围非常广泛：
①在商业上，聚类可以根据消费者数据库里面所记录的数据信息，对消费者进行划分，根据各个消费者的特征，以帮助市场营销员按照市场需求及时调整货物的摆放次序等一系列营销计划的实施；
②在社会学中，聚类用来发现目前社会结构组成中潜在的社会结构；
③在网络挖掘中对互联网上批量的数据信息进行有效的划分与分类，实现信息的有效利用，对数据信息检索效率方面有显著提高；
④在生物信息学中，在大量的基因群中发现功能相似的基因组，对基因因功能不同进行划分对其固有的结构特征进行分析，来更好的为我们的医学发展提供有利条件；
⑤在空间数据库领域，聚类分析能对相似地理特征区域及它们的人和环境的不同特征进行识别，来研究地域文化提供条件。
本文主要选择聚类分析中基于划分的K-means算法并实现它的应用，对数据集的数据进行聚类分析。本文在实现它的基础上，对该算法对初始值和数据输入顺序敏感的问题进行了验证，通过六次试验，分别对这个两个方面进行验证，并对聚类结果进行分析比较，从而得出结论。本文通过对不同输入条件的实验验证，得出K-均值算法对初始值得选择和数据输入顺序是很敏感的结论，通过实验结果可得出在今后使用K-均值算法时我们应该怎样避免其聚类出不准确的聚类结果和今后改进算法应该改进的方向等问题。
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1.2 聚类分析国外研究现状
目前，国对于数据挖掘聚类分析的研究的集中部门还是科研单位和各大高校，国还
没有公司企业专门从事聚类分析的研究，相对于外国来说起步较晚。各大科研机构与高校对聚类的研究主要是对数据集聚类算法的设计并实现，以研究出来的算法为基础对算法改进。目前人们已经在统计分析软件中应用一些聚类分析工具，如SAS等软件。
为大型的数据库寻求有效的聚类分析方法是目前聚类分析的主要研究工作，目前研究方向包括以下几个方向：
（1）可伸缩性：目前的聚类算法针对小型数据库，数据量是几百围的，对于有很庞大数据量的数据库会造成结果的不稳定性，可伸缩性强的算法就亟待的研发出来。
（2）属性不同情况下的处理能力：现在开发出来的聚类算法所针对的数据类型都是数值型，但实际上的聚类类型的信息是不确定的，如二元数据、序数型的、分类型的等或者是所已知的各种数据类型的混合。
（3）聚类形状：在欧几里得距离的基础上发现所得的簇的形状是球状簇，它们有相近的距离与密度，形成一个簇，但是我们更希望能够有一种算法实现各个不同形状的簇。
（4）决定结果的输入参数：聚类算法的实现过程中相当多的是必须让用户提前输入想要聚类出来的簇数K，当前的算法对这些K的值是相当敏感的，大型的数据流对这些要求很严格，对结果的影响很明显，使用户在输入时加大了分析的工作难度，很难控制。
（5）输入数据的顺序问题：有的聚类算法对输入数据的顺序是有要求的，不同的输入次序会有不同的聚类结果，这就特别需要对数据顺序不敏感的算法开发出来，更好的适应人们的要求。
（6）高维数据的处理：含有若干维数据属性的数据库是很常见的，但是擅长处理两维或三维的聚类算法才是目前成熟的应用的算法，一旦高维数据需要聚类处理，这就是一个难题，这就需要算法有很强的实用性。
（7）污染数据的发现：数据是一个不确定而且无限性的群体，我们不能保证数据集中的数据是完全集中的，难免会有个别的孤立点造成污染数据，影响整个结果，应该开发出能智能识别这些孤立点的数据的算法，来优化聚类结果，目前大部分是通过对目前
算法进行改进来实现。
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（8）有约束条件的聚类：实际的聚类情况是有很多限制的条件的，在实现这些聚类时，既要按约束条件又要按聚类要求实现，是很有压力和挑战的一项任务。
（9）可使用性和可解释性：大多情况下的聚类结果，对于客户来说都希望它们简单易懂，一目了然，所以我们要优化聚类结果界面的研究，选择适合每个客户需求的聚类方法来满足他们的需求。
同时聚类分析算法主要着手于以下的几个问题的解决[3]：
（1）初始值的选取及输入顺序对结果有何影响
在数据挖掘的学科围寻找最优解的过程是通过迭代不同的初始值实现，但是这个办法不是很可靠，它的意思就是表示不能百分之百的确定找到最优解。其实寻找最优解就是在优化原来的聚类的结果，通过重复聚类找到所设计的目标函数的最优解，但是这个目标函数一般都不是有最值的函数，所以它的最小值并不是很容易确定，因为它并不唯一，有可能找到的这个只是局部最小值，而不是全局最小，所以这种非完全单调函数的全局最小值的查找是目前最急着等待解决的问题。
（2）以小波变换为基础的聚类算法
因为当前主要是对均值算法与模糊算法的研究改进而得到的研究成果，这些研究成果使得目前的聚类分析算法提高了它的性能属性。小波变换聚类算法同样符合好的聚类算法的各项要求，目前对小波聚类的研究还有很大程度的空白，如果花大的精力进一步研究会有更加深入的突破。
（3）算法的效率改善提高的问题
聚类的效率问题是目前一个很棘手的问题，因为人类在进步，数据量会越来越庞大，应该增强目前聚类算法对更大数据库的处理能力，即增量聚类，使聚类算法在聚类的数量上有更好的弹性，尽量减少在工作时对庞大数据库的扫描次数，进一步提高它的工作效率。
（4）数据库类型
目前，基于聚类算法的数据库比较单一，仅仅包括关系或事务数据库，应该着眼于其他数据库类型应用算法的研究，比如面向以属性为容的数据库、以文本为容的数据库、各个不同时态为容的数据库、地理数据库多维数据库等的算法开发，这是一项非常艰巨而且有意义的研究任务。
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聚类分析中的算法有很多种，详细分析比较了各个算法的优缺点，本文着重介绍了K-均值算法，分析它本身的算法优点与不足，并对算法实现，着力于对影响该算法聚类结果的不同初始条件进行验证，以更好在以后的实际应用中使用它。
K-均值算法是聚类分析最常用的算法之一。K-均值算法的应用围非常广泛，因为它的操作简单，适合处理庞大的数据集，但是它同时也暴露出自身的不足，如易陷入局部最优解的结果里面、需要用户提前输入参数、发现簇的形状比较单一等，已经有很多专家对这些问题进行了改进，文献[4]作者通过最大最小距离和DBI聚类指标解决了K-均值算法对初始值K的选择问题，能够确定出最佳的聚类数目。文献[5]的作者用K-均值算法与层次聚类算法进行混合出一种新的聚类算法，充分发挥了层次聚类的精确性和K-均值的高效性。文献[6]的作者对遗传算法提出一种改进算法，基于比变长编码，利用这种算法与K-均值结合解决了对初值选择的敏感问题等等，目前已经有很多被发表出来的对K-均值的改进的算法。
1.3 本文所做的主要工作
首先对数据挖掘这门学科的背景和发展前景做了分析，本文主要研究数据挖掘的聚类分析，所以介绍了聚类分析目前国外的地位与发展方向，以为下文展开作铺垫，这方面阅读了许多聚类相关文献，许多新的聚类分析方法先后被各国的科研工作者提出并应用，这些在本文有详细列举。除此之外本文对聚类分析中的常用的五种方法做了简要介绍，列举了五种方法中目前比较常用的算法，并分析了每个算法的适用领域与基本思想。
本文着重讨论的是基于划分的聚类分析方法中的K-means方法，对KM方法进行了详细的介绍，包括基本思路工作流程等，本文通过分析KM算法的缺点，通过实验验证了对初始点的选取和数据输入顺序敏感的验证，通过两个实验分别得出这两个因素对聚类结果产生怎样的影响并得出结论，实验表明初始点不同只是影响聚类迭代的次数，对聚类结果的影响不明显，只是少数数据的聚类结果发生改变；数据输入顺序的不同，不仅会改变数据聚类的迭代次数，也会让聚类的结果发生明显改变。
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实验三 K-均值聚类算法实验报告
实验三 K-Means聚类算法 一、实验目的 1) 加深对非监督学习的理解和认识 2) 掌握动态聚类方法K-Means 算法的设计方法 二、实验环境 1) 具有相关编程软件的PC机 三、实验原理 1) 非监督学习的理论基础 2) 动态聚类分析的思想和理论依据 3) 聚类算法的评价指标 四、算法思想 K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中心，然后计算其他数据距离这三个聚类中心的距离，将数据归入与其距离最近的聚类中心，之后再对这K个聚类的数据计算均值，作为新的聚类中心，继续以上步骤，直到新的聚类中心与上一次的聚类中心值相等时结束算法。 实验代码 function km(k,A)%函数名里不要出现“-” warning off [n,p]=size(A);%输入数据有n个样本，p个属性 cid=ones(k,p+1);%聚类中心组成k行p列的矩阵,k表示第几类，p是属性 %A(:,p+1)=100; A(:,p+1)=0; for i=1:k %cid(i,:)=A(i,:); %直接取前三个元祖作为聚类中心 m=i*floor(n/k)-floor(rand(1,1)*(n/k)) cid(i,:)=A(m,:); cid; end Asum=0; Csum2=NaN; flags=1; times=1; while flags flags=0; times=times+1; %计算每个向量到聚类中心的欧氏距离 for i=1:n
for j=1:k dist(i,j)=sqrt(sum((A(i,:)-cid(j,:)).^2));%欧氏距离 end %A(i,p+1)=min(dist(i,:));%与中心的最小距离 [x,y]=find(dist(i,:)==min(dist(i,:))); [c,d]=size(find(y==A(i,p+1))); if c==0 %说明聚类中心变了 flags=flags+1; A(i,p+1)=y(1,1); else continue; end end i flags for j=1:k Asum=0; [r,c]=find(A(:,p+1)==j); cid(j,:)=mean(A(r,:),1); for m=1:length(r) Asum=Asum+sqrt(sum((A(r(m),:)-cid(j,:)).^2)); end Csum(1,j)=Asum; end sum(Csum(1,:)) %if sum(Csum(1,:))>Csum2 % break; %end Csum2=sum(Csum(1,:)); Csum; cid; %得到新的聚类中心 end times display('A矩阵，最后一列是所属类别'); A for j=1:k [a,b]=size(find(A(:,p+1)==j)); numK(j)=a; end numK times xlswrite('data.xls',A);
数据挖掘算法
数据挖掘算法（Analysis Services – 数据挖掘） “数据挖掘算法”是创建数据挖掘模型的机制。为了创建模型，算法将首先分析一组数据并查找特定模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括： ?说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。 ?预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。 ?预测销量的数学模型。 ?说明数据集中的事例如何相关的一组分类。 MicrosoftSQL ServerAnalysis Services 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息，请参阅插件算法。 数据挖掘算法的类型 Analysis Services 包括了以下算法类型： ?分类算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft 决策树算法。 ?回归算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft 时序算法。 ?分割算法将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft 聚类分析算法。 ?关联算法查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft 关联算法。 ?顺序分析算法汇总数据中的常见顺序或事件，如Web 路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft 顺序分析和聚类分析算法。 应用算法 为特定的业务任务选择最佳算法很有挑战性。您可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。例如，您不仅可以将Microsoft 决策数算法用于预测，而且还可以将它用作一种减少数据集的列数的方法，因为决策树能够识别出不影响最终挖掘模型的列。
K-means算法简介
K-means聚类算法 K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设 宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本x放在一起。比如上面的星星，聚类后结果是一个个星团，星团里面的点相互距离比较近，星团间的星星距离就比较远了。 在聚类问题中，给我们的训练样本是，每个，没有了y。 K-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster），具体算法描述如下： 1、随机选取k个聚类质心点（cluster centroids）为。 2、重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例i，计算其应该属于的类 对于每一个类j，重新计算该类的质心 } K是我们事先给定的聚类数，代表样例i与k个类中距离最近的那个类，的值 是1到k中的一个。质心代表我们对属于同一个类的样本中心点的猜测，拿星团模型来解释就是要将所有的星星聚成k个星团，首先随机选取k个宇宙中的点（或者k个星星）作为k个星团的质心，然后第一步对于每一个星星计算其到k个质心中每一个的距离，然后选取 距离最近的那个星团作为，这样经过第一步每一个星星都有了所属的星团；第二步对于
每一个星团，重新计算它的质心（对里面所有的星星坐标求平均）。重复迭代第一步和第二步直到质心不变或者变化很小。 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2。 K-means面对的第一个问题是如何保证收敛，前面的算法中强调结束条件就是收敛，可以证明的是K-means完全可以保证收敛性。下面我们定性的描述一下收敛性，我们定义畸变函数（distortion function）如下： J函数表示每个样本点到其质心的距离平方和。K-means是要将J调整到最小。假设当 前J没有达到最小值，那么首先可以固定每个类的质心，调整每个样例的所属的类别来让J函数减少，同样，固定，调整每个类的质心也可以使J减小。这两个过程就是内循环中使J单调递减的过程。当J递减到最小时，和c也同时收敛。（在理论上，可以有多组不同的和c值能够使得J取得最小值，但这种现象实际上很少见）。
模式识别最近邻和fisher分类matlab实验报告
一、Fisher 线性判别 Fisher 线性判别是统计模式识别的基本方法之一。它简单，容易实现，且计算量和存储量小，是实际应用中最常用的方法之一。Fisher 判别法Fisher 在1936年发表的论文中首次提出的线性判别法。Fisher 判别法的基本思想是寻找一个最好的投影，当特征向量x 从d 维空间映射到这个方向时，两类能最好的分开。这个方法实际上涉及到特征维数的压缩问题。 一维空间的Fisher 线性判别函数为： 2 1212 ()()F m m J w S S -= + （1） i m = ∑x N 1,i=1,2 （2） 2,1,)()(=--=∑∈i m x m x S T i x i i i ξ （3） 其中，1m 和2m 是两个样本的均值，1S ，2S 分别为各类样本的的类内离散度。投影方向w 为： )(211 m m S w w -=- （4） 12w S S S =+ （5） 在Fisher 判决函数中，分子反应了映射后两类中心的距离平方，该值越大，类间可分性越好；分母反应了两类的类内的离散度，其值越小越好；从总体上讲，()F J w 的值越大越好，在这种可分性评价标准下，使()F J w 达到最大值的w 即为最佳投影方向。
1.1、 Fisher线性判别实验流程图
1.2 Fisher线性判别mtalab代码 data=importdata('C:\Users\zzd\Desktop\data-ch5.mat'); data1=data.data; data2=https://www.360docs.net/doc/f915477215.html,bel; sample1=data1(1:25,:); sample2=data1(51:75,:); sample=[sample1 sample2]; sp_l=data2(26:75); test1=data1(26:50,:); test2=data1(76:100,:); test=[test1 test2]; lth=zeros(50,50); sample_m1=mean(sample1); sample_m2=mean(sample2); m1=sample_m1'; m2=sample_m2'; sb=(m1-m2)*(m1-m2)'; s1=zeros(2); for n=1:25 temp = (sample1(n,:)'-m1)*(sample1(n,:)'-m1)'; s1=s1+temp; end; s2=zeros(2); for n=1:25 temp = (sample2(n,:)'-m2)*(sample2(n,:)'-m2)'; s2 = s2+temp; end; sw=s1+s2; vw=inv(sw)*(m1-m2); a_m1 = vw'*m1; a_m2 = vw'*m2; w0 = (a_m1+a_m2)/2;
数据挖掘算法综述
数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念 数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类 分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监
督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。 决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。 规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。 朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是
对数据进行聚类分析实验报告
对数据进行聚类分析实验报告 1.方法背景 聚类分析又称群分析，是多元统计分析中研究样本或指标的一种主要的分类方法，在古老的分类学中，人们主要靠经验和专业知识，很少利用数学方法。随着生产技术和科学的发展，分类越来越细，以致有时仅凭经验和专业知识还不能进行确切分类，于是数学这个有用的工具逐渐被引进到分类学中，形成了数值分类学。近些年来，数理统计的多元分析方法有了迅速的发展，多元分析的技术自然被引用到分类学中，于是从数值分类学中逐渐的分离出聚类分析这个新的分支。结合了更为强大的数学工具的聚类分析方法已经越来越多应用到经济分析和社会工作分析中。在经济领域中，主要是根据影响国家、地区及至单个企业的经济效益、发展水平的各项指标进行聚类分析，然后很据分析结果进行综合评价，以便得出科学的结论。 2.基本要求 用FAMALE.TXT、MALE.TXT和/或test2.txt的数据作为本次实验使用的样本集，利用C均值和分级聚类方法对样本集进行聚类分析，对结果进行分析，从而加深对所学内容的理解和感性认识。 3.实验要求 （1）把FAMALE.TXT和MALE.TXT两个文件合并成一个，同时采用身高和体重数据作为特征，设类别数为2，利用C均值聚类方法对数据进行聚类，并将聚类结果表示在二维平面上。尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的结果。 （2）对1中的数据利用C均值聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类，画出聚类指标与类别数之间的关系曲线，探讨是否可以确定出合理的类别数目。 （3）对1中的数据利用分级聚类方法进行聚类，分析聚类结果，体会分级聚类方法。。（4）利用test2.txt数据或者把test2.txt的数据与上述1中的数据合并在一起，重复上述实验，考察结果是否有变化，对观察到的现象进行分析，写出体会 4.实验步骤及流程图 根据以上实验要求，本次试验我们将分为两组：一、首先对FEMALE 与MALE中数据组成的样本按照上面要求用C均值法进行聚类分析，然后对FEMALE、MALE、test2中数据组成的样本集用C均值法进行聚类分析，比较二者结果。二、将上述两个样本用分即聚类方法进行聚类，观察聚类结果。并将两种聚类结果进行比较。 （1）、C均值算法思想
数据挖掘算法的分析与研究
科技广场2010.9 0引言 随着数据库技术的飞速发展，人们在各种应用领域所拥有的数据量急剧增加，这些数据对人们的工作和研究有着重要的作用，但是由于对这些数据进行高级处理的工具比较少，使它们的重要性没有能够充分的发挥。当前多数的数据库系统只是可以对数据库中已有的数据进行存取、查询和统计等简单操作，通过这些操作人们可以获得数据的一些简单信息。但这些信息是从数据表面直观表现出来，对于隐藏于数据背后的如数据之间的关系、数据整体特征的描述以及寻找未来数据发展趋势的预测等信息并不能通过这些手段得到，而这些往往是人们更加需要的并且在决策支持的过程中更有价值。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果，正是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中挖掘有用知识的过程。 1数据挖掘的主要步骤 数据挖掘工作作为一个完整的挖掘过程，可分为以下几个主要步骤： (1)陈述问题和阐明假设：多数基于数据的模型研究都是在一个特定的应用领域里完成的。因此在设计数据挖掘算法之前，需要事先确定一个有意义的问题陈述。模型建立者通常会为未知的相关性指定一些变量，如果可能还会指定相关性的一个大体形式作为初始假设。对当前问题可能会有几个阐明的假设，这要求将应用领域的专门技术和数据挖掘模型相结合。实际上，这往往意味数据挖掘人员与应用专家之间密切地协作，在开始数据处理过程之前明确实际工作对数据挖掘结果的要求，根据此要求，确定数据收集过程的具体方法和数据挖掘采用的具体算法。 (2)数据准备和预处理：数据准备和预处理又可分为三个步骤：数据选取、数据预处理、数据变换。 数据选取的目的是确定数据挖掘的处理对象，即目标数据，它是根据由问题陈述中得到的用户需求，从原始数据库中抽取一定的数据用于数据挖掘， 数据挖掘算法的分析与研究 Analysis and Research of Data Mining Algorithms 喻云峰 Yu Yunfeng (江西省商务学校，江西南昌330100) （Jiangxi Commercial School,Jiangxi Nanchang330100） 摘要：本文对数据挖掘的基本理论进行了分析研究，总结了数据挖掘的基本步骤，归纳了数据挖掘的基本方法，并在此基础上，提出了用数据挖掘进行数据分析的通用策略。 关键词：数据挖掘；通用策略 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1671-4792-(2010)9-0054-03 Abstract:In this thesis,the basic theory of data mining is researched.Based on this,the basic steps of data min-ing is summarized and the basic method of data mining is generalized.At last,a general tactic of data mining is given. Keywords:Data Mining;General Tactic 54
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.360docs.net/doc/f915477215.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.360docs.net/doc/f915477215.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
数据挖掘实验报告三
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
数据挖掘分类算法比较
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
K-MEANS算法(K均值算法)
k-means 算法 一．算法简介 k -means 算法，也被称为k -平均或k -均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。 二．划分聚类方法对数据集进行聚类时包括如下三个要点： （1）选定某种距离作为数据样本间的相似性度量 k-means 聚类算法不适合处理离散型属性，对连续型属性比较适合。因此在计算数据样本之间的距离时，可以根据实际需要选择欧式距离、曼哈顿距离或者明考斯距离中的一种来作为算法的相似性度量，其中最常用的是欧式距离。下面我给大家具体介绍一下欧式距离。 假设给定的数据集 ，X 中的样本用d 个描述属性A 1,A 2…A d 来表示，并且d 个描述属性都是连续型属性。数据样本x i =(x i1,x i2,…x id ), x j =(x j1,x j2,…x jd )其中，x i1,x i2,…x id 和x j1,x j2,…x jd 分别是样本x i 和x j 对应d 个描述属性A 1,A 2,…A d 的具体取值。样本xi 和xj 之间的相似度通常用它们之间的距离d(x i ,x j )来表示，距离越小，样本x i 和x j 越相似，差异度越小；距离越大，样本x i 和x j 越不相似，差异度越大。 欧式距离公式如下： （2）选择评价聚类性能的准则函数 k-means 聚类算法使用误差平方和准则函数来评价聚类性能。给定数据集X ，其中只包含描述属性，不包含类别属性。假设X 包含k 个聚类子集X 1,X 2,…X K ； {} |1,2,...,m X x m total ==() ,i j d x x =
Parzen窗估计与KN近邻估计实验报告
模式识别实验报告 题目：Parzen 窗估计与KN 近邻估计 学 院 计算机科学与技术 专 业 xxxxxxxxxxxxxxxx 学 号 xxxxxxxxxxxx 姓 名 xxxx 指导教师 xxxx 20xx 年xx 月xx 日 Parzen 窗估计与KN 近邻估计 装 订 线
一、实验目的 本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。二、实验原理 1.非参数化概率密度的估计 对于未知概率密度函数的估计方法，其核心思想是：一个向量x落在区域R中的概率可表示为： 其中，P是概率密度函数p(x)的平滑版本，因此可以通过计算P来估计概率密度函数p(x)，假设n个样本x1,x2,…,xn，是根据概率密度函数p(x)独立同分布的抽取得到，这样，有k个样本落在区域R中的概率服从以下分布： 其中k的期望值为： k的分布在均值附近有着非常显著的波峰，因此若样本个数n足够大时，使用k/n作为概率P的一个估计将非常准确。假设p(x)是连续的，且区域R足够小，则有： 如下图所示，以上公式产生一个特定值的相对概率，当n趋近于无穷大时，曲线的形状逼近一个δ函数，该函数即是真实的概率。公式中的V是区域R所包含的体积。综上所述，可以得到关于概率密度函数p(x)的估计为：
在实际中，为了估计x处的概率密度函数，需要构造包含点x的区域R1,R2,…,Rn。第一个区域使用1个样本，第二个区域使用2个样本，以此类推。记Vn为Rn的体积。kn为落在区间Rn中的样本个数，而pn (x)表示为对p(x)的第n次估计： 欲满足pn(x)收敛：pn(x)→p(x)，需要满足以下三个条件： 有两种经常采用的获得这种区域序列的途径，如下图所示。其中“Parzen窗方法”就是根据某一个确定的体积函数，比如Vn=1/√n来逐渐收缩一个给定的初始区间。这就要求随机变量kn和kn/n能够保证pn (x)能收敛到p(x)。第二种“k-近邻法”则是先确定kn为n的某个函数，如kn=√n。这样，体积需要逐渐生长，直到最后能包含进x的kn个相邻点。
学习18大经典数据挖掘算法
学习18大经典数据挖掘算法 本文所有涉及到的数据挖掘代码的都放在了github上了。 地址链接: https://https://www.360docs.net/doc/f915477215.html,/linyiqun/DataMiningAlgorithm 大概花了将近2个月的时间，自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结，后面都是我自己相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学习。 1.C4.5算法。C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。 详细介绍链接：https://www.360docs.net/doc/f915477215.html,/androidlushangderen/article/details/42395865 2.CART算法。CART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法， 详细介绍链接：https://www.360docs.net/doc/f915477215.html,/androidlushangderen/article/details/42558235 3.KNN(K最近邻)算法。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点，远的点自然就小点。 详细介绍链接：https://www.360docs.net/doc/f915477215.html,/androidlushangderen/article/details/42613011 4.Naive Bayes(朴素贝叶斯)算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。 详细介绍链接：https://www.360docs.net/doc/f915477215.html,/androidlushangderen/article/details/42680161 5.SVM(支持向量机)算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法，非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。 详细介绍链接：https://www.360docs.net/doc/f915477215.html,/androidlushangderen/article/details/42780439 6.EM(期望最大化)算法。期望最大化算法，可以拆分为2个算法，1个E-Step期望化步骤,和1个M-Step最大化步骤。他是一种算法框架，在每次计算结果之后，逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。
KNN算法实验报告
KNN算法实验报告 一试验原理 K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决 定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。 KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成正比。 该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量
并不能影响运行结果。可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。 二试验步骤 那么根据以上的描述，我把结合使用反余弦匹配和kNN结合的过程分成以下几个步骤： 1．计算出样本数据和待分类数据的距离 2．为待分类数据选择k个与其距离最小的样本 3．统计出k个样本中大多数样本所属的分类 4．这个分类就是待分类数据所属的分类 数学表达：目标函数值可以是离散值(分类问题)，也可以是连续值(回归问题).函数形势为f:n维空间R—〉一维空间R。 第一步：将数据集分为训练集（DTrn）和测试集（DTES）。 第二步：在测试集给定一个实例Xq;在训练集（DTrn）中找到与这个实例Xq的K-最近邻子集{X1、、、、XK}，即：DKNN。 第三步：计算这K-最近邻子集得目标值，经过加权平均： ^f(Xq)=(f(X1)+...+f(XK))/k作为f(Xq）的近似估计。改进的地方：对
K均值聚类算法优缺点
J.B.MacQueen 在 1967 年提出的K-means算法[22]到目前为止用于科学和工业应用的诸多聚类算法中一种极有影响的技术。它是聚类方法中一个基本的划分方法，常常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，误差平方和准则函数定义为： (3-1)其中，是类中数据对象的均值，即，(j=1,2,…，n)，是K个聚类中心，分别代表K个类。 K-means算法的工作原理：算法首先随机从数据集中选取 K个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心，如果相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛。本算法的一个特点是在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确。若不正确，就要调整，在全部样本调整完后，再修改聚类中心，进入下一次迭代。如果在一次迭代算法中，所有的样本被正确分类，则不会有调整，聚类中心也不会有任何变化，这标志着已经收敛，因此算法结束。 算法描述如下： 算法：K-means。划分的 K-means 算法基于类中对象的平均值。 输入：类的数目K和包含N个对象的数据库。 方法： ① 对于数据对象集，任意选取K个对象作为初始的类中心； ② 根据类中对象的平均值，将每个对象重新赋给最相似的类； ③ 更新类的平均值，即计算每个类中对象的平均值； ④ Repeat ②③； ⑤ 直到不再发生变化。 其中，初始聚类中心的选择对聚类结果的影响是很大的，如图3.1，图a是三个类的实际分布，图b是选取了好的初始聚类中心（+字标记的数据对象）得到的结果。图c是选取不好的初始聚类中心得到的结果，从中可以看到，选择初始聚类中心是很关键的。 a b c
数据挖掘分类算法介绍
数据挖掘分类算法介绍 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 分类是用于识别什么样的事务属于哪一类的方法，可用于分类的算法有决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机等等。 决策树 例1 一个自行车厂商想要通过广告宣传来吸引顾客。他们从各地的超市获得超市会员的信息，计划将广告册和礼品投递给这些会员。 但是投递广告册是需要成本的，不可能投递给所有的超市会员。而这些会员中有的人会响应广告宣传，有的人就算得到广告册不会购买。 所以最好是将广告投递给那些对广告册感兴趣从而购买自行车的会员。分类模型的作用就是识别出什么样的会员可能购买自行车。 自行车厂商首先从所有会员中抽取了1000个会员，向这些会员投递广告册，然后记录这些收到广告册的会员是否购买了自行车。 数据如下：
在分类模型中，每个会员作为一个事例，居民的婚姻状况、性别、年龄等特征作为输入列，所需预测的分类是客户是否购买了自行车。 使用1000个会员事例训练模型后得到的决策树分类如下：
※图中矩形表示一个拆分节点，矩形中文字是拆分条件。 ※矩形颜色深浅代表此节点包含事例的数量，颜色越深包含的事例越多，如全部节点包含所有的1000个事例，颜色最深。经过第一次基于年龄的拆分后，年龄大于67岁的包含36个事例，年龄小于32岁的133个事例，年龄在39和67岁之间的602个事例，年龄32和39岁之间的229个事例。所以第一次拆分后，年龄在39和67岁的节点颜色最深，年龄大于67岁的节点颜色最浅。 ※节点中的条包含两种颜色，红色和蓝色，分别表示此节点中的事例购买和不购买自行车的比例。如节点“年龄>=67”节点中，包含36个事例，其中28个没有购买自行车，8个购买了自行车，所以蓝色的条比红色的要长。表示年龄大于67的会员有74.62%的概率不购买自行车，有23.01%的概率购买自行车。 在图中，可以找出几个有用的节点： 1. 年龄小于32岁，居住在太平洋地区的会员有7 2.75%的概率购买自行车； 2. 年龄在32和39岁之间的会员有68.42%的概率购买自行车； 3. 年龄在39和67岁之间，上班距离不大于10公里，只有1辆汽车的会员有66.08%的概率购买自行车；
算法实验报告
《算法设计与分析》上机实验报告
一、分治与递归 1、问题描述 编写程序，实现线性时间内选择n个元素的中位数的算法。并对于不同的n，测试平均时间效率。 2、问题分析 本问题属于线性选择问题的一个特例，可以使用分治法进行求解。其基本思想是模仿快速排序方法，对输入的数组进行划分，求出中位数所在的子数组，然后用递归的方法进行求解，最终可以求得问题的解。 3、算法设计 将n个输入元素根据随机选择的基准划分成2个子数组，a[p:r]被划分成a[p:i]和a[i+1:r]两组，使得a[p:i]中每个元素都不大于a[i+1:r]中元素。接着算法计算子数组a[p:i]中元素个数j，如果k<=j，则a[p:r]中第k个小元素落在子数组a[p:i]中元素均小于要找的第k小元素，因此要找的a[p:r]中第k小元素是a[i+1:r]中的第k-j小元素。 按照上述的方法递归的执行，直到当前数组中只剩下一个元素，就可以得到问题的解。 4、算法实现 #include"iostream.h" #include"stdlib.h" #include"time.h" #include
void main() { srand((unsigned int)time(NULL)); _timeb time0,time1; int n; cout << "请输入数组的长度："; cin >> n; cout << "请输入数组的每一个数：" << endl; int *a=new int[n]; for(int i=0;i
C均值聚类实验报告
C 均值聚类实验报告 一、C 均值聚类的算法原理 聚类分析是指事先不知样本的类别，而利用样本的先验知识来构造分类器（无监督学习） 聚类准则函数 在样本相似性度量的基础上，聚类分析还需要一定的准则函数，才能把真正属于同一类的样本聚合成一个类的子集，而把不同类的样本分离开来。如果聚类准则函数选得好，聚类质量就会高。同时，聚类准则函数还可以用来评价一种聚类结果的质量，如果聚类质量不满足要求，就要重复执行聚类过程，以优化结果。在重复优化中，可以改变相似性度量，也可以选用新的聚类准则。 误差平方和准则（最常用的） 假定有混合样本集 ，采用某种相似性度量 被聚合成c 个分离开的子集 ，每个子集是一个类， 它们分别包 含 个 样本 。 为了衡量聚类的质量，采用误差平方和聚类准则函数 式中 为类中样本的均值： 是c 个子集合的中心，可以用来代表c 个类。 误差平方和 聚类准则函数是样本与集合中心的函数。在样本集X 给定的情况下， 其取值取决于c 个集合“中心”。 它描述n 个试验样本聚合成c 个类时，所产生的总误差平方和 越小越好。 误差平方和准则适用于各类样本比较密集且样本数目悬殊不大的样本分布。 C-均值聚类算法的核心思想是通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标数最小化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。 首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心； 然后，将其余对象根据其与各个簇质心的距离分配到最近的簇；再求新形成的簇的质心。 12{,,...,}n X x x x =X c X X X ,.....,,21c n n n ,......,,21c J ∑∑==-= c j n k j k c j m x J 11 2 ||||j m ∑==j n j j j j x n m 1 1 c j ,....,2,1=j m c J c J