聚类分析
分别表示样品,以d(
,中有样品（,，）
表健康人鱼白血病人血清
物联网大数据聚类分析方法和技术探讨
物联网大数据聚类分析方法和技术探讨 发表时间：2019-09-11T15:11:03.983Z 来源：《基层建设》2019年第16期作者：吴政[导读] 摘要：文章先分析了物联网关键技术以及数据发现等相关技术，随后介绍了聚类分析方法，包括关键算法和技术流程，希望能给相关人士提供有效参考。 广州市汇源通信建设监理有限公司广东省广州市 510220 摘要：文章先分析了物联网关键技术以及数据发现等相关技术，随后介绍了聚类分析方法，包括关键算法和技术流程，希望能给相关人士提供有效参考。 关键词：物联网；大数据；聚类分析 引言：物联网感知层中的无线射频技术是无线通信技术，具有准确识别目标物的功能。在RFID技术不断发展的背景下，其在制造业和电商行业中发挥了巨大的作用，随着数据复杂度的提高，和数据量的扩大，需要对数据存储和数据处理技术进行创新研究，促进大数据技术架构优化设计。 一、物联网关键技术分析 物联网其实是指通过信息传感相关红外感应器、定位系统和激光扫描器，在射频识别条件下将待测物体和网络之间进行有效连接，从而实现全方位物体识别、定位、跟踪管理和全过程监控等功能。物联网的诞生进一步改变了原有的识别技术，对现代化信息改革具有重要的促进作用。随着时代的发展，社会中的多个领域也逐渐将注意力转移到物联网领域当中。物联网相关技术包括以下三种：第一是数据处理和现代通信。现代通信是物联网基础支持，其中具有代表性的是无线智能网络。结合宽带通信的帮助，大部分领域都开始创建多媒体通信，同时相关技术也呈现出不断发展的趋势。第二是智能终端，这部分是物联网整个网络中的核心内容，其中包括智能电话和智能型PDA，可以利用传感器精确采集信息，全面识别判断各种图像。第三是信息安全。将物联网有效应用到各个领域当中，需要进一步确保信息安全，为此需要合理使用相应的加密方法对各种实时访问进行全面监控，进行系统化的安全管理和访问。对于当下的物联网而言，只有的网络状态下才能对各种物体进行准确识别。 二、数据发现 模式识别即利用逻辑关系、文字、数值等内容表征事物现象的信息，实施识别、分析和处理的过程。模式识别也可以称作模式分类，具体包括无监督和监督模式识别，两种模式之间的差异时样本类型已知状态。其中的监督模式是在已知样本类型的基础上进行识别，而无监督则是在不知道样本类型的基础上进行识别。通过计算机识别的目标可以是抽象的也可以是具体的，具体的包括图像、声音、文字等内容，而抽象的包括程度和状态等内容，模式信息即把识别对象和数字信息清除区分开来，这种技术涉及范围较广，包括人工智能、数据库、统计学等内容，是各种技术的综合。在数据挖掘中，模式发现是其中的核心内容，数据挖掘相关任务包括分类、关联、聚类等形式。数据库相关知识模式发现流程如图1所示： 在处理RFID相关事件时，应该先详细解析事件定义，随后根据事件流中各种事件的定义关系，对已形成的模式关系实施定义分析，随后按照事件之间的对应关系实施量化，在量化后距离基础上实施聚类分析。该部分定义中，先对事件进行解析，将其转化为原子事件，随后对其定义，在已经完成定义的原子实践基础上，再对现实事件中的各种关系进行定义，同时分析交易事件中的属性量化指标。原子事件即将事件定义成一个，包括事件标识符ID，也是唯一的标记；DOMAIN是交易事件中问题域实际位置；ALIAS是事件名称，和命名事件相关的一种名称；TYPE是事件种类，和问题域具有一定联系，可以是相关研发人员进行自定义操作，同时也可以是系统自带；TIME是事件出现时间；STIMULATION是激发事件的基础条件，比如快递运输中的某一物品被RFID读取后，证明该物品处于被签收状态，其中的激发因素便是被签收，如果没有被RFID识别器解读，证明该物品尚未发出，也不会出现任何事情。LAOCATION是指事件出现的位置，和事件相关性具有一定联系。 三、聚类分析技术方法 （一）关键算法 第一是平均算法，这种算法从本质上来看是以聚类划分为基础的，在近几年平均算法逐渐广泛应用开来。利用这种算法可以对相关对象进行合理划分，将其分成各种类型的簇。也因此对象组之间也呈现出一种相似性特点。如果是针对特定类型的数据分析工作，则关注点需要放在数据集和数据簇总数上，并从中挑选出可分析数据集。对各组别数据对象进行分配，便能规划处具有较强相似性的簇平均值。第二是分解奇异值算法，这种算法是以特定矩阵为基础，其中包含实数或复数的矩阵，如果该种类型的矩阵存在，便可以直接实施分解奇异值的操作。从整个矩阵范围内分析，涉及到M×M矩阵，这种矩阵类型是一种半正定和对角矩阵。分解奇异值还会涉及到共轭矩阵，并把其看做奇异值分解。从当下的实际发展状况分析，通常可以利用特定类型仿真软件分解相关数值，随后通过归纳得到函数式[1]。 第三是主成分分析算法，这种算法也可以叫做PCA分析办法，正常情况下，如果是多种算法变量，可以利用线性变换方法促进全过程实现简化变换的目标，或利用多元统计方式进行算法分析。从信息分析和数据分析两种视角入手，分析主成分其核心价值是创建对应的数据集，但不能遗漏全方位简化运算。在分析主成分的基础上，降低数据集维度，可以适当保留一些低阶的主成分，忽略高阶成分。第四是决策树学习，其属于一种概率分析图解方法，这种方法需要以事件概率为基础前提，针对不同类型的事件进行系统解析。决策树重点针对特殊期望值，保证其最终结果大于零。同时决策树还涉及到可行性判断和决策分析等方面。
聚类分析方法
聚类分析方法 方法介绍 聚类分析 (Clauster Analysis) 数值分类法的一种，在社会应用中称类型学。 Robert Tryon于1939年提出的一种心理学研究方法。 目的:用数量关系对事物进行分类。 对于可以用某些数量描述的事物，采用样本间的距离来将性质接近的事物归为一类，从而达到对事物的分析和评价。 聚类分析作分类时各类群乃至类群数事先未知，而是根据数据的特征确定的，又称为无师可循的分类。 一般分为逐步聚类、系统聚类和其它方法。 16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量 数据示例 聚类分析(cluster analysis) 对于一个数据，人们既可以对变量(指标)进行分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对观测值(事件、样品)来分类(相当于对数据中的行分类)。 比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科成绩(或者综合考虑各科成绩)分类。 当然，并不一定事先假定有多少类，完全可以按照数据本身的规律来分类。 如何度量远近, 如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知道他们的数学成绩，则只好按照数学成绩来分类;这些成绩在直线上形成100个点。这样就可以把接近的点放到一类。
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物理成绩就形成二维平面上的100 个点，也可以按照距离远近来分类。 三维或者更高维的情况也是类似;只不过三维以上的图形无法直观地画出来而已。在饮料数据中，每种饮料都有四个变量值。这就是四维空间点的问题了。 如果以n个数值型变量(n维空间)来描述某一类事物，则一个事物就是n维空间中是一个点。 Y X Z 1>. . . . . . . . . . . . . .
16种常用的大数据分析报告方法汇总情况
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
聚类分析
聚类分析 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析内容非常丰富，按照分类对象的不同可分为样品分类（Q-型聚类分析）和指标或变量分类（R-型聚类分析）；按照分类方法可分为系统聚类法和快速聚类法。 1. 系统聚类分析 先将n 个样品各自看成一类，然后规定样品之间的“距离”和类与类之间的距离。选择距离最近的两类合并成一个新类，计算新类和其它类（各当前类）的距离，再将距离最近的两类合并。这样，每次合并减少一类，直至所有的样品都归成一类为止。系统聚类法直观易懂。 1.1系统聚类法的基本步骤： 第一，计算n 个样品两两间的距离 ，记作D= 。 第二，构造n 个类，每个类只包含一个样品。 第三，合并距离最近的两类为一新类。 第四，计算新类与各当前类的距离。 第五，重复步骤3、4，合并距离最近的两类为新类，直到所有的类并为一类为止。 第六，画聚类谱系图。 第七，确定类的个数和类。 1.2 系统聚类方法： 1.2.1最短距离法 1.2.2最长距离法 1.2.3中间距离法 1.2.4重心法 1.2.5类平均法 1.2.6离差平方和法（Ward 法） 上述6种方法归类的基本步骤一致，只是类与类之间的距离有不同的定义。最常用的就是最短距离法。 1.3 最短距离法 以下用ij d 表示样品i X 与j X 之间距离，用ij D 表示类i G 与j G 之间的距离。定义类i G 与j G 之间的距离为两类最近样品的距离，即 ij G G G G ij d D j J i i ∈∈=,min 设类p G 与q G 合并成一个新类记为r G ，则任一类k G 与r G 的距离是： ij G X G X kr d D j j i i ∈∈=,min ??????=∈∈∈∈ij G X G X ij G X G X d d q j k i p j k i ,,min ,min min {} kq kp D D ,min = 最短距离法聚类的步骤如下： ij d {}ij d
聚类分析：原始数据
聚类分析：原始数据 例如：下表是1999年中国省、自治区的城市规模结构特征的一些数据，可通过聚类分析将这些省、自治区进行分类，具体过程如下：(数据只要取到黑龙江，勤快的同学可以都选，嘻嘻，) 省、自治区首位城市规模 （万人） 城市首位度四城市指数基尼系数 城市规模中位值 （万人） 京津冀699.70 1.4371 0.9364 0.7804 10.880 山西179.46 1.8982 1.0006 0.5870 11.780 内蒙古111.13 1.4180 0.6772 0.5158 17.775 辽宁389.60 1.9182 0.8541 0.5762 26.320 吉林211.34 1.7880 1.0798 0.4569 19.705 黑龙江259.00 2.3059 0.3417 0.5076 23.480 苏沪923.19 3.7350 2.0572 0.6208 22.160 浙江139.29 1.8712 0.8858 0.4536 12.670 安徽102.78 1.2333 0.5326 0.3798 27.375 福建108.50 1.7291 0.9325 0.4687 11.120 江西129.20 3.2454 1.1935 0.4519 17.080 山东173.35 1.0018 0.4296 0.4503 21.215 河南151.54 1.4927 0.6775 0.4738 13.940 湖北434.46 7.1328 2.4413 0.5282 19.190 湖南139.29 2.3501 0.8360 0.4890 14.250 广东336.54 3.5407 1.3863 0.4020 22.195 广西96.12 1.2288 0.6382 0.5000 14.340 海南45.43 2.1915 0.8648 0.4136 8.730 川渝365.01 1.6801 1.1486 0.5720 18.615 云南146.00 6.6333 2.3785 0.5359 12.250 贵州136.22 2.8279 1.2918 0.5984 10.470 西藏11.79 4.1514 1.1798 0.6118 7.315 陕西244.04 5.1194 1.9682 0.6287 17.800 甘肃145.49 4.7515 1.9366 0.5806 11.650 青海61.36 8.2695 0.8598 0.8098 7.420 宁夏47.60 1.5078 0.9587 0.4843 9.730 新疆128.67 3.8535 1.6216 0.4901 14.470
数据挖掘中的聚类分析方法
计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇 数据挖掘中的聚类分析方法 黄利文 （泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００） 摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 关键词：聚类分析；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。 本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 ２聚类的分类 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。 ２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ） 给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。 ２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ） 层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 该方法的主要思想是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。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，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。 ２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ） 基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概 收稿日期：２００８－０２－１７ 作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。
聚类分析
聚类分析 1.1聚类分析的概念： 聚类分析法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。聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。 1.2常见的聚类分析法： K-means算法、凝聚聚类算法以及EM算法系统聚类法和Ｋ均值聚类法是聚类分析中最常用的两种方法 经典的聚类分析方法：【数据挖掘中聚类算法研究和发展-周涛】 1.2.1基于划分的相关聚类算法 K-means 算法是一种最为典型的基于划分的聚类分析算法，自从该算法被开发出来后，就一直被拿来研究和改进。该算法的主要思想是大家非常了解的，首先随机选取K个对象作为中心点，然后遍历每个数据对象，直到收敛为止。 1.2.2基于密度的相关聚类算法 DBSCAN 算法是一种较为常见的基于密度的聚类分析算法，该算法首先需要将任意的数据对象设定为核心数据对象，在Eps 范围内包含的数据对象数目要不少于Minpts 规定的个数，然后根据相应的规则来对核心对象进行合并，最终完成类簇的聚类分析。 1.2.3基于层次的相关聚类算法 BIRCH 算法[28]是一种出现较为基本且简单的可以进行良好的伸缩的层次聚类算法。该算法具有较好的聚类表现，它主要包含两个概
念：聚类特征(CF)和聚类特征树(CF-Tree)，通过这两个概念来进行描述并使得该算法能够有效地处理数据集。 1.2.4基于网格的相关聚类算法 Yang W 等人提出的STING(Statistical INformation Grid)算法的的核心思想是将目标数据集映射到矩形单元，该空间区域通过分层和递归方法进行划分，其主要是基于多分析率的网格算法。 1.2.5基于模型的相关聚类算法 EM(Exception-Maximization)算法是一种基于模型的聚类方法，该算法主要分为两步，期望步和最大化步。期望步先给定当前的簇中心，将每个数据对象划分到距离簇中心最近的簇，然后最大化步调整每个簇中心，使得该分派的数据对象到新中心的距离之和最小化，直到聚类收敛或改变充分小。 1.3目前聚类分析法的发展现状： 1.3.1高维数据聚类算法【高维数据聚类算法的研究及应用_孙志鹏】 随着信息技术的迅速发展，信息化的数据不断积累，高维空间数据的分析成为一个亟待解决的问题。因此，高维数据聚类分析成为聚类分析中一个重要的课题。目前，在高维数据聚类分析方面主要有基于传统聚类算法的改进，子空间聚类算法和基于数据对象相似度的聚类分析算法。 历经几十年的发展，研究学者已经针对不同的应用提出了许多改进的算法，大多数是基于常见的K-means算法、凝聚聚类算法以及
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
聚类算法分析报告汇总
嵌入式方向工程设计实验报告 学院班级：130712 学生学号：13071219 学生姓名：杨阳 同作者：无 实验日期：2010年12月
聚类算法分析研究 1 实验环境以及所用到的主要软件 Windows Vista NetBeans6.5.1 Weka3.6 MATLAB R2009a 2 实验内容描述 聚类是对数据对象进行划分的一种过程，与分类不同的是，它所划分的类是未知的，故此，这是一个“无指导的学习” 过程，它倾向于数据的自然划分。其中聚类算法常见的有基于层次方法、基于划分方法、基于密度以及网格等方法。本文中对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结。一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法，从算法思想。关键技术和优缺点等方面进行分析概括；另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集，主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验，并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析。最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题等。 实验中主要选择了K 均值聚类算法、FCM 模糊聚类算法并以UCI Machine Learning Repository 网站下载的IRIS 和WINE 数据集为基础通过MATLAB 实现对上述算法的实验测试。然后以WINE 数据集在学习了解Weka 软件接口方面的基础后作聚类分析，使用最常见的K 均值（即K-means ）聚类算法和FCM 模糊聚类算法。下面简单描述一下K 均值聚类的步骤。 K 均值算法首先随机的指定K 个类中心。然后： （1）将每个实例分配到距它最近的类中心，得到K 个类； （2）计分别计算各类中所有实例的均值，把它们作为各类新的类中心。 重复（1）和（2），直到K 个类中心的位置都固定，类的分配也固定。 在实验过程中通过利用Weka 软件中提供的simpleKmeans （也就是K 均值聚类算法对WINE 数据集进行聚类分析，更深刻的理解k 均值算法，并通过对实验结果进行观察分析，找出实验中所存在的问题。然后再在学习了解Weka 软件接口方面的基础上对Weka 软件进行一定的扩展以加入新的聚类算法来实现基于Weka 平台的聚类分析。 3 实验过程 3.1 K 均值聚类算法 3.1.1 K 均值聚类算法理论 K 均值算法是一种硬划分方法，简单流行但其也存在一些问题诸如其划分结果并不一定完全可信。K 均值算法的划分理论基础是 2 1 min i c k i k A i x v ∈=-∑∑ （1） 其中c 是划分的聚类数，i A 是已经属于第i 类的数据集i v 是相应的点到第i 类的平均距离，即
K-均值聚类分析
1案例题目： 选取一组点（三维或二维），在空间内绘制出来，之后根据K均值聚类，把这组点分为n类。 此例中选取的三维空间内的点由均值分别为(0,0,0),(4,4,4),(-4,4,-4)， 协方差分别为 300 030 003 ?? ?? ?? ?? ?? ， 000 030 003 ?? ?? ?? ?? ?? ， 300 030 003 ?? ?? ?? ?? ?? 的150个由mvnrnd函数随机 生成。 2原理运用与解析： 2.1聚类分析的基本思想 聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样本，要求能合理地按各自的特性进行合理的分类。对于所选定的属性或特征，每组内的模式都是相似的，而与其他组的模式差别大。一类主要方法是根据各个待分类模式的属性或特征相似程度进行分类，相似的归为一类，由此将待分类的模式集分成若干个互不重叠的子集，另一类主要方法是定义适当的准则函数运用有关的数学工具进行分类。由于在分类中不需要用训练样本进行学习和训练，故此类方法称为无监督分类。 聚类的目的是使得不同类别的个体之间的差别尽可能的大，而同类别的个体之间的差别尽可能的小。聚类又被称为非监督分类，因为和分类学习相比，分类学习的对象或例子有类别标记，而要聚类的例子没有标记，需要由聚类分析算法来自动确定，即把所有样本作为未知样本进行聚类。因此，分类问题和聚类问题根本不同点为：在分类问题中，知道训练样本例的分类属性值，而在聚类问题中，需要在训练样例中找到这个分类属性值。 聚类分析的基本思想是认为研究的样本或变量之间存在着程度不同的相似性（亲疏关系）。研究样本或变量的亲疏程度的数量指标有两种：一种叫相似系数，性质越接近的样本或变量，它们的相似系数越接近1或-1，而彼此无关的变量或样本它们的相似系数越接近0，相似的为一类，不相似的为不同类。另一种叫距离，它是将每一个样本看做p维空间的一个点，并用某种度量测量点与点之间的距离，距离较近的归为一类，距离较远的点应属于不同的类。 2.2动态聚类法思想
一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操
一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操 【数盟致力于成为最卓越的数据科学社区，聚焦于大数据、分析挖掘、数据可视化领域，业务范围：线下活动、在线课程、猎头服务、项目对接】【限时优惠福利】数据定义 未来，2016年5月12日-14日DTCC2016中国数据库技术大会登陆北京！大会云集了国内外数据行业顶尖专家，设定2个主会场，24个分会场，将吸引共3000多名IT人士参会！马上领取数盟专属购票优惠88折上折，猛戳文末“阅读原文”抢先购票！ 摘要：本文主要是介绍一下SAS的聚类案例，希望大家都 动手做一遍，很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。这里重点拿常见的工具SAS+R语言+Python 介绍! 1 聚类分析介绍1.1 基本概念聚类就是一种寻找数据之间 一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同，处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。通过上述表述，我们可以把聚类定义为将数据集中在某些方面具有相似性 的数据成员进行分类组织的过程。因此，聚类就是一些数据
实例的集合，这个集合中的元素彼此相似，但是它们都与其他聚类中的元素不同。在聚类的相关文献中，一个数据实例有时又被称为对象，因为现实世界中的一个对象可以用数据实例来描述。同时，它有时也被称作数据点(Data Point)，因为我们可以用r 维空间的一个点来表示数据实例，其中r 表示数据的属性个数。下图显示了一个二维数据集聚类过程，从该图中可以清楚地看到数据聚类过程。虽然通过目测可以十分清晰地发现隐藏在二维或者三维的数据集中的聚类，但是随着数据集维数的不断增加，就很难通过目测来观察甚至是不可能。 1.2 算法概述 目前在存在大量的聚类算法，算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和具体应用。大体上，主要的聚类算法分为几大类。 聚类算法的目的是将数据对象自动的归入到相应的有意义 的聚类中。追求较高的类内相似度和较低的类间相似度是聚类算法的指导原则。一个聚类算法的优劣可以从以下几个方面来衡量： (1)可伸缩性：好的聚类算法可以处理包含大到几百万个对象的数据集;(2)处理不同类型属性的能力：许多算法是针对基 于区间的数值属性而设计的，但是有些应用需要针对其它数据类型(如符号类型、二值类型等)进行处理;(3)发现任意形状
聚类分析与排列分析的原理和应用
聚类分析与排列分析的原理和应用 植物学专业zw 引言 20世纪90年代以来，随着数据库和信息技术的发展，由于互联网技术的普及和企业、个人数据的积累，我们可以轻松的获取并存储大量的重要数据。但是如何对我们所感兴趣的数据信息进行提取和分析，这就迫切需要一种新的数据提取软件，它能够自动地、快速地、智能地把历史数据归纳成为有指导意义的信息。而数据挖掘技术具有较强的数据处理能力（刘同明等，2001）。聚类分析就是数据挖掘技术的一种。 聚类分析是统计学的一项分支，并且逐渐形成了一个系统的体系（Everitt et al,2001）。目前，聚类分析主要应用于两个领域，一个是模式识别领域，另外一个便是数据挖掘领域。近年来，聚类分析技术已经逐渐成为数据挖掘应用中的一个富有生命力的研究方向。我们面对海量数据的时候，首先必须要做的就是对它进行归类，对原始数据进行归类的一种方法就是聚类分析法，它是将抽象的或者物理的数据，根据它们之间的相近程度，分为若干个类别，并且使得同一个组内数据具有比较高的相似度，而相异组的对象数据关联距离较大。聚类分析的应用十分广泛（刘艳霞等，2008），在生物学领域里，聚类分析可以推导动植物的分类，基因的分类分析，获得对种群中固有结构的认识。在商务市场领域，聚类分析可以帮助市场分析工程师从客户的基本信息库中发现不同的客户群体，针对不同的客户群，制定不同的
购买模式，从而可以使利益最大化。在模式识别中，聚类可以用于语音识别、字符识别、雷达信号识别、文本识别等方面。聚类分析方法还可以应用于机器自动化和工具状态检测，以及进行气候分类、食品检验和水质分析，另外，数据挖掘中的聚类分析的一个重要功能是仅仅用聚类分析构成算法工具来描述、分析数据，并且概括其分布。另外，聚类分析也可以作为其他数据挖掘方法的预处理步骤。因此，在广泛的应用领域中，聚类方法起着非常重要的作用。 聚类分析原理和应用 聚类就是抽象的或者物理的数据，依据它们的相似性或者相似程度，将其分为若干组，同一组内的成员具有高度的相似性质，聚类就是具有相似特性的对象的集合，跟平常说的“物以类聚”相似（方开泰等，1982）。聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的类，主要依据是把相似的样本划分为一类，而把差异大的样本区分开来，这样所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此相似，而与其他簇的对象彼此相异。在应用中经常把一个簇中的数据对象当成一个整体来对待（罗可等，2003）。簇：一个数据对象的集合。在同一簇中，对象具有相似性，不同簇中，对象之间是相异的。 聚类分析(Clustering analysis)：把一个给定的数据对象集合分成不同的簇,即在空间X 中给定一个有限的取样点集或从数据库中取得有限个例子的集合，{X i}n i=1。聚类的目标是将数据聚集成类，使得类间的相似性最小，而类内的相似性尽可能得大。 聚类的数据描述为：
聚类分析中的数据类型
聚类分析中的数据类型 1. Interval-scaled variables:区间标度变量 1.1 什么是区间标度变量？ 区间标度变量是一个线性标度的连续变量。典型的例子包括重量和高度，经度和纬度坐标，以及大气温度。 1.2 怎样将一个变量的数据标准化？ 为了避免对度量单位选择的依赖，数据应当标准化。 为了实现度量值的标准化，一种方法是将原来的度量值转换为无单位的值。 1.3 度量值变换 给定一个变量f 的度量值，可以进行如下的变换： 1）计算平均的绝对偏差（mean absolute deviation ）sf ： nf f f f nf f f f f n f f f f f x x x n m f mf n f x x x m x m x m x n s 2121211,,1 的平均值，即是个度量值，的是这里的 2）计算标准化的度量值，z-score ： f f f i if s m x z - 1.4 举例 Age: 18; 22; 25; 42; 28; 43; 33; 35;56; 28 6 .08 .833286 .28.83356,2.08.83335,08.833331 .18.83343,6.08.83328,0.18.833429 .08.83325,25.18.83322,7.18.833188.83328335633353333334333283342332533223318101332856353343284225221810 1 10987654321 z z z z z z z z z z s m age age 2. Binary variables:二进制变量 2.1 二进制数据的列联表
大数据聚类算法研究(汽车类的)
大数据聚类算法研究（汽车类的） 摘要：本文分析了汽车行业基于不同思想的各类大数据聚类算法，用户应该根 据实际应用中的具体问题具体分析，选择恰当的聚类算法。聚类算法具有非常广 泛的应用，改进聚类算法或者开发新的聚类算法是一件非常有意义工作，相信在 不久的将来，聚类算法将随着新技术的出现和应用的需求而在汽车行业得到蓬勃 的发展。 关键词：汽车；大数据；聚类算法；划分 就精确系数不算太严格的情况而言，汽车行业内对各种大型数据集，通过对 比各种聚类算法，提出了一种部分优先聚类算法。然后在此基础之上分析研究聚 类成员的产生过程与聚类融合方式，通过设计共识函数并利用加权方式确定类中心，在部分优先聚类算法的基础上进行聚类融合，从而使算法的计算准度加以提升。通过不断的实验，我们可以感受到优化之后算法的显著优势，这不仅体现在 其可靠性，同时在其稳定性以及扩展性、鲁棒性等方面都得到了很好的展现。 一、汽车行业在大数据时代有三个鲜明的特征 1、数据全面数字化，第一人的行为数字化，包括所有驾驶操作、每天所有的行为习惯，甚至是座椅的习惯等等都将形成相应的数字化。以车为中心物理事件 的数字化，车况、维修保养、交通、地理、信息等等都会形成数字化，全面数字 化就会形成庞大的汽车产业链，汽车的大数据生态圈。这是第一个特点。 由于大数据拥有分析和总结的核心优势，越来越多的品牌厂商和广告营销机 构都在大力发展以数据为基础的网络营销模式，这些变化也在不断地向传统的汽 车营销领域发起进攻。从前品牌做营销仅能凭主观想法和经验去预估，而现在大 数据的出现则可以帮助客户进行精准的客户群定位。 2、第二个特点是数据互联资源化。有一个领导人讲过：未来大数据会成为石油一样的资源。这说明大数据可以创造巨大的价值，甚至可能成为石油之外，更 为强大的自然资源。 大数据首先改变了传统调研的方式。通过观察Cookie等方式，广告从业者可 以通过直观的数据了解客观的需求。之前的汽车市场调研抽样的样本有限，而且 在问题设计和角度选取过程中，人为因素总是或多或少地介入，这就可能会影响 到市场调研的客观性。大数据分析不只会分析互联网行为，也会关注人生活的更 多纬度。数据可以更加丰富，比如了解到消费者的习惯和周期、兴趣爱好、对人 的理解会更加深刻。这些因素综合在一起就会形成一笔无形且珍贵的数据资源。 有了大数据的支持，便可以实现曾经很多只能“纸上谈兵”的理论。 3、第三个特点则是产生虚拟的汽车，人和汽车可以对话，更具有智慧的新兴产业。这个就是未来在大数据时代，汽车行业会呈现的特点。 在这个情况下，我们以人、车、社会形成汽车产业大数据的生态圈，现实生 活中每个有车一族所产生的数据都对整个生态圈有积极的影响。车辆上传的每一 组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。如果说大数据的特征 是完整和混杂，那么车联网与车有关的大数据特征则是完整和精准。如某些与车 辆本身有关的数据，都有明确的一个用户，根据不同用户可以关联到相应的车主 信息，并且这些信息都是极其精准的，这样形成的数据才是有价值的数据。 二、汽车行业大数据下聚类算法的含义 汽车行业大数据是指以多元形式，由许多来源搜集而组成的庞大数据组。电 子商务网站、社交网站以及网页浏览记录等都可以成为大数据的数据来源。同时，
集对分析聚类预测法及其应用_高洁done
短 文 集对分析聚类预测法及其应用1 高 洁,盛昭瀚 (南京大学管理科学与工程研究院,南京210093) 摘要:提出一种新的预测方法—集对分析聚类预测法.该方法融合了集对分析中的同异反模式识别的“择近原则”和聚类分析的基本思想进行分类预测.文中将该方法应用于邮电业务总量预测的研究,考虑了邮电业务总量和第一、二、三产业的国内生产总值之间的关系,利用邮电业务总量和三个产业的生产总值的历史数据,建立了邮电业务量水平聚类预测的模型,从而得到邮电业务总量预测结果.利用我国某地区的实际数据进行分析计算,并与其它预测方法比较,结果表明该预测方法是有效的. 关键词:集对分析;联系度;聚类预测;邮电业务总量 中图分类号:O144 文献标识码:A 文章编号:1000-5781(2002)05-0458-05 Method and application of set pair analysis classified prediction GAO Jie,SHENG Zhao-han (Graduate School of M anag ement Science and Engineering,Nanjing University, Nanjing210093,China) Abstract:A new forecasting m ethod,the SPA classified prediction,is proposed in this paper. T he model is used to forecast the business total of posts and telecommunications.T he history da-ta are adopted to set up the connection degrees betw een the classified systems and the reference sy stem.The result of the business total of posts and telecommunications forecast is obtained by applying the classified analysis methods.A set of real data is used,and the result is satisfied. Key words:set pair analy sis;connection deg ree;classified prediction;business total of posts and telecomm unications 0 引 言 科学的预测是建立在事物发展规律基础上的科学推断,是正确决策的前提和依据.随着科学技术的不断进步,最近20多年来,预测方法和技术有了很大发展.仅就邮电业务总量的预测问题来说,已有许多预测方法[1-5].文[2]利用灰色模型预测邮电业务总量.文[3]提出了利用多元模糊推理方法预测邮电业务总量.文[5]将物元模型与聚类分析方法结合起来,用可拓聚类预测方法预测邮电业务总量.但到目前为止,集对分析理论[6]在邮电业务预测问题上尚无应用.本文提出基于集对联系度的聚类预测方法并应用于邮电业务总量的预测.该方法将邮电业务量与影响业务量变化的社会经济(如第一、二、三产业的国内生产总值)等环境因素联系起来考虑,但同以往的 第17卷第5期2002年10月 系 统 工 程 学 报 JOU RN A L OF SY STE M S EN GIN EER IN G V ol.17N o.5 O ct.,2002 1收稿日期:20010219;修订日期:20020123. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(70171028).
聚类分析原理及步骤
聚类分析原理及步骤 ——将未知数据按相似程度分类到不同的类或簇的过程 1》传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚 类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中 心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多着名的统计分析软件包 中，如SPSS、SAS等。 典型应用 1》动植物分类和对基因进行分类 2》在网上进行文档归类来修复信息 3》帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适 的服务 主要步骤 1》数据预处理——选择数量，类型和特征的标度（（依据特征 选择和抽取）特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化 为一个新的显着特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避 免“维数灾”进行聚类）和将孤立点移出数据（孤立点是不依附 于一般数据行为或模型的数据） 2》为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数——既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡 量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量 必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量
来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域一个简单的 距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些 有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相 似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似 性 3》聚类或分组——将数据对象分到不同的类中【划分方法（划分 方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始，Cris p Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，Crisp Clustering，它的每一个数据 都属于单独的类；Fuzzy Clustering，它的每个数据可能在任何一个类中）和 层次方法（基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间 的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类）是聚类分析的两个主要方法， 另外还有基于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类】4》评估输出——评估聚类结果的质量（它是通过一个类有效索引来评价，， 一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类 结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演了一个重要角色，类有效 索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是 选择一个特定的类有效索引的最佳值，这个索引能否真实的得出类的数目是判 断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都 能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠 类的集合。） 聚类分析的主要计算方法原理及步骤 划分法 1》将数据集分割成K个组（每个组至少包含一 个数据且每一个数据纪录属于且仅属于一个 分组），每个组成为一类 2》通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次 改进之后的分组方案都较前一次好（标准就 是：同一分组中的记录越近越好，而不同分 组中的纪录越远越好，使用这个基本思想的 算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、