数据分析的特征选择实例分析
数据分析案例分析(精选)
数据分析案例分析(精选)数据分析案例分析(精选)数据分析是指通过采集、整理、分析和解释大量数据，从中发掘有价值的信息和洞见，为业务决策提供支持和指导。
在当今信息时代，数据分析在各行各业中广泛应用，成为企业获取竞争优势的关键手段之一。
本文将选取几个典型的数据分析案例，详细阐述其背景、方法和结果，旨在展示数据分析的实际应用。
案例一：电商平台用户行为分析背景：一家电商平台希望通过分析用户的行为数据，提高用户留存率和转化率。
方法：通过对用户的浏览、搜索、购买等行为数据进行分析，构建用户画像，深入了解用户需求和行为习惯。
同时，利用数据挖掘算法，发现用户之间的关联和规律，洞察用户的购物偏好，并对用户做出个性化的推荐和营销。
结果：通过数据分析，该电商平台成功提升了用户留存率和转化率。
根据用户画像的分析结果，平台对不同特征的用户进行了个性化推荐和定制化的营销活动，增加了用户粘性和购买意愿。
同时，通过对用户行为的监测和预测，平台实现了库存的精细管理和供应链优化，提高了运营效率。
案例二：医疗数据分析应用背景：一家医疗机构希望通过数据分析，优化医疗资源配置，提高医疗服务质量。
方法：通过对病历、药品使用、医生操作等数据进行深入分析，发现疾病的发病规律和趋势，洞察不同疾病的高发人群和高发地区。
同时，结合医生的专业知识和临床经验，构建疾病的预测模型，实现对病情的早期预警和干预。
结果：通过数据分析，该医疗机构成功实现了医疗资源的优化配置和病情的早期预警。
根据病情的分析结果，机构对医疗服务进行了精细化的分级管理，确保了资源的有效利用和医疗质量的提高。
同时，通过病情的预测模型，机构成功预警了一些高风险患者，实现了及时救治和病情控制。
案例三：金融风控数据分析背景：一家金融机构希望通过数据分析，降低信用风险和欺诈风险，提高贷款的审批效率。
方法：通过对客户的个人信息、贷款申请历史、还款情况等数据进行分析，构建客户信用评分模型，实现对客户信用状况的评估。
数据分析实例
数据分析实例在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
通过对数据的深入分析，我们可以发现隐藏在其中的规律、趋势和洞察，从而为业务发展提供有力支持。
下面，我将为您介绍几个不同领域的数据分析实例，让您更直观地了解数据分析的应用和价值。
实例一：电商平台的用户行为分析随着电商行业的竞争日益激烈，了解用户行为成为提升用户体验和销售业绩的关键。
某知名电商平台通过收集用户的浏览记录、购买历史、搜索关键词等数据，进行了深入的分析。
首先，他们发现用户在浏览商品页面时，停留时间较长的商品往往具有较高的购买转化率。
进一步分析发现，这些商品通常具有清晰的图片、详细的产品描述和用户评价。
于是，平台优化了商品展示页面，提高了图片质量和描述的准确性，增加了用户评价的展示数量和质量，从而提高了用户的购买意愿。
其次，通过分析用户的购买历史，发现购买了某类商品的用户往往会在一段时间后购买相关的配套商品。
基于这一发现，平台推出了个性化的推荐系统，当用户购买了一件商品后，会为其推荐相关的配套商品，大大提高了交叉销售的机会。
此外，通过对用户搜索关键词的分析，了解到用户的需求和关注点。
例如，在某个时间段内，“夏季清凉服装”的搜索量大幅增加，平台及时调整了商品推荐和促销策略，重点推广夏季清凉服装，满足了用户的需求，提高了销售额。
实例二：社交媒体的舆情监测与分析社交媒体已经成为人们获取信息和表达观点的重要平台。
对于企业和政府来说，及时了解社交媒体上的舆情动态至关重要。
某品牌在推出一款新产品后，密切关注社交媒体上的用户反馈。
通过数据分析工具，收集了关于该产品的微博、微信、抖音等平台上的用户评论和帖子。
分析发现，部分用户对产品的某个功能提出了质疑和不满。
针对这一情况，品牌迅速做出回应，发布了详细的说明和改进方案，及时化解了潜在的危机，维护了品牌形象。
同时，通过对用户情感倾向的分析，了解到用户对产品的整体满意度。
对于满意度较高的用户，品牌开展了用户忠诚度提升计划，通过发放优惠券、邀请参与新品体验等方式，进一步增强用户的粘性。
特征选择在大数据分析中的应用(五)
特征选择在大数据分析中的应用随着大数据时代的到来，数据量的爆炸式增长给数据分析带来了新的挑战和机遇。
在海量的数据中，如何从中提取出有用的信息成为了数据分析人员的首要任务。
而特征选择作为数据预处理的重要步骤，在大数据分析中扮演着至关重要的角色。
本文将从特征选择的定义、方法和在大数据分析中的应用方面展开探讨。
特征选择是指从原始特征中选择出对目标变量有重要影响的特征，剔除无效或冗余的特征，从而提高模型的精确度和效率。
在大数据分析中，特征选择更是至关重要，因为海量的数据往往伴随着高维度的特征，而且很多特征可能是无关的或冗余的，直接使用全部特征进行建模分析不仅会增加计算量，还会导致过拟合等问题。
因此，特征选择在大数据分析中显得尤为重要。
特征选择的方法多种多样，主要包括过滤式、包裹式和嵌入式。
过滤式方法是在特征选择和学习器训练之前进行的，主要根据特征与目标变量的相关性进行选择，例如皮尔逊相关系数、方差分析等。
包裹式方法是直接把特征选择和学习器的性能联系起来，通过搜索算法进行特征子集的评价，例如递归特征消除算法等。
嵌入式方法是将特征选择过程与学习器训练过程融合为一体，通过学习器自身的学习过程来选择特征，例如Lasso回归、决策树等。
在大数据分析中，由于数据量大、特征维度高，传统的特征选择方法可能面临着计算量大、计算时间长等问题。
因此，如何在大数据背景下高效地进行特征选择成为了亟待解决的问题。
针对这一问题，一些新的特征选择方法应运而生，例如基于并行计算的特征选择方法、基于采样的特征选择方法等。
这些方法利用并行计算技术和采样技术，能够更快速地进行特征选择，从而适应大数据的特点。
另外，在大数据分析中，特征选择还可以与特征提取相结合，进一步提高数据的表征能力。
特征提取是指从原始数据中构造新的特征，通常包括主成分分析、小波分析、奇异值分解等方法。
将特征选择和特征提取相结合，可以更好地提取数据的有效信息，降低数据维度，提高数据处理和建模的效率。
较好的数据分析报告案例(3篇)
第1篇一、报告背景随着互联网技术的飞速发展，电商平台已成为消费者购买商品的重要渠道。
为了更好地了解用户行为，提高用户体验，提升销售业绩，我国某知名电商平台委托我们进行一次全面的数据分析。
本次分析旨在探究用户在平台上的购买行为、浏览习惯、产品偏好等，为电商平台提供决策支持。
二、数据来源本次分析所使用的数据来源于电商平台的后台数据库，包括用户信息、订单信息、浏览记录、商品信息等。
数据时间为过去一年，共计1亿多条数据记录。
三、分析目标1. 了解用户在平台上的购买行为特点；2. 分析用户浏览习惯，挖掘潜在需求；3. 探究用户产品偏好，为商品推荐提供依据；4. 评估平台运营效果，为优化策略提供参考。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：对用户行为、浏览习惯、产品偏好等指标进行描述性统计分析，揭示数据分布特征；2. 聚类分析：将用户根据行为特征进行分类，挖掘用户群体差异；3. 关联规则挖掘：分析用户行为之间的关联性，挖掘潜在购买路径；4. 时间序列分析：分析用户行为随时间变化的趋势，为营销活动提供依据。
五、数据分析结果1. 用户购买行为分析（1）购买频率：根据购买订单数统计，发现平台用户购买频率较高，平均每人每月购买2.5次。
（2）购买金额：用户购买金额分布不均，其中20%的用户贡献了80%的销售额。
（3）购买渠道：用户主要通过PC端和移动端进行购买，其中移动端购买占比达到60%。
2. 用户浏览习惯分析（1）浏览时长：用户在平台上的平均浏览时长为15分钟。
（2）浏览路径：用户浏览路径多样，其中“首页-商品详情页-购物车-支付”是主要路径。
（3）浏览时间段：用户浏览高峰时段集中在上午10点至下午3点。
3. 用户产品偏好分析（1）商品类别偏好：用户对服装、数码、家居等类别商品偏好较高。
（2）品牌偏好：用户对国内外知名品牌商品偏好较高，如苹果、华为、小米等。
（3）价格偏好：用户对中低价位商品偏好较高，其中100-500元区间销售额占比最高。
数据分析案例分析通用版
数据分析案例分析通用版数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色，通过分析和解读大量的数据，我们可以揭示隐藏在中的规律、趋势和关联性。
在本文中，我们将通过一个实际的案例来介绍数据分析的应用和价值。
案例背景某电子商务平台在过去一年中进行了一项促销活动，旨在吸引更多新用户，并提高现有用户的继续购买率。
为了评估这项促销活动的效果并确定其对用户行为的影响，他们收集了大量的用户数据。
数据收集该平台收集了购买记录、用户信息、活动参与情况等多个方面的数据。
这些数据包括用户ID、订单金额、活动参与时间、用户注册时间等。
数据清洗和处理在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗涉及删除重复项、处理缺失值、纠正错误和标准化数据格式等。
数据探索性分析在对数据进行探索性分析时，我们可以通过可视化手段来呈现数据的分布情况和相关性。
例如，我们可以绘制用户购买金额的频率分布图，以了解用户消费习惯的分布情况。
同时，我们还可以绘制订单数量与活动参与时间的关系图，以检验促销活动对订单数量的影响。
数据建模和预测在得到了对数据的初步认识之后，我们可以开始构建模型进行数据预测。
一个常见的方法是使用回归模型来预测用户的购买金额。
我们可以将用户的购买金额作为因变量，而用户的注册时间、活动参与次数等作为自变量，通过建立一个回归模型来预测用户的购买金额。
数据评估和优化在进行数据预测之后，我们需要对模型进行评估并进行优化。
通过比较实际购买金额和预测购买金额之间的差异，我们可以评估模型的准确性和效果。
如果模型的准确性不足，我们可以考虑调整模型的参数或者使用其他更为精确的算法。
数据应用通过对数据的分析和预测，我们可以得出一些有价值的结论和建议。
例如，在这个案例中，我们可能会发现某个时间段内的促销活动对用户购买行为有着显著的影响，这意味着该平台可以在特定时段进行有针对性的促销活动以提高用户购买率。
此外，我们还可以发现一些不同用户群体之间的行为差异，从而为平台提供有针对性的运营策略。
大数据分析中的特征选择方法教程
大数据分析中的特征选择方法教程在大数据时代，数据量的爆炸性增长给我们带来了巨大的机遇和挑战。
为了从海量数据中挖掘出有价值的信息，大数据分析成为了一项非常重要的技术。
特征选择方法作为大数据分析的前处理步骤之一，能够帮助我们从众多的特征中选择出与目标变量有关的重要特征，从而提高数据分析和建模的效果。
本文将为您介绍几种常用的特征选择方法，并给出相应的实践示例。
一、过滤式特征选择过滤式特征选择是在特征选择与建模之前独立进行的，它通过计算特征与目标变量之间的相关性或者其他统计指标来评估特征的重要性。
常用的过滤式特征选择方法有：卡方检验、互信息和相关系数等。
1. 卡方检验卡方检验是一种统计方法，用于衡量两个分类变量之间的相关性。
在特征选择中，我们可以使用卡方检验衡量一个特征对目标变量的相关性。
具体来说，对于每个特征，我们可以计算特征与目标变量之间的卡方值，然后选择卡方值较大的特征作为重要特征。
2. 互信息互信息是一种衡量两个变量之间的相关性的度量方法。
在特征选择中，我们可以使用互信息来评估特征与目标变量之间的相关性。
与卡方检验不同的是，互信息可以捕捉到非线性关系。
具体来说，互信息的值越大，表示特征与目标变量之间的相关性越强。
3. 相关系数相关系数是一种衡量两个变量之间线性相关性的度量方法。
在特征选择中，我们可以使用相关系数来评估特征与目标变量之间的线性相关性。
具体来说，相关系数的绝对值越大，表示特征与目标变量之间的线性相关性越强。
二、包裹式特征选择包裹式特征选择是在特征选择与建模之间进行的，它通过将特征选择看作一个搜索问题，从特征子集中搜索出最佳的特征组合，达到提高模型性能的目的。
常用的包裹式特征选择方法有：递归特征消除和遗传算法等。
1. 递归特征消除递归特征消除是一种启发式的特征选择方法，它通过递归地构建模型和剔除次要特征来选择最佳特征子集。
具体来说，递归特征消除首先训练一个模型，然后根据特征的重要性进行排序，接下来从最不重要的特征开始逐步剔除，直到达到设定的特征数目或者达到最优性能。
数据分析的实际案例分析
数据分析的实际案例分析数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从而获得有价值的信息和结论的过程。
在现代信息时代，数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一环。
本文将通过实际的案例分析，展示数据分析在不同领域中的应用和价值。
案例一：销售数据分析假设一个电商公司希望通过数据分析来了解产品的销售情况，以便制定更有效的销售策略。
首先，他们收集了大量的销售数据，包括产品的销售额、销售量、销售渠道等信息。
然后，他们使用数据分析工具进行数据清洗和处理，得到了一系列有意义的结果。
首先，他们通过对销售额和销售量的分析，发现某些产品在特定地区和时间段的销售额明显下降。
通过进一步的调查和分析，他们发现这些产品的竞争对手在这些地区和时间段推出了类似的促销活动，从而影响了公司的销售额。
为了应对这种情况，公司制定了针对性的促销活动，以提高销售额。
其次，通过对销售渠道的分析，他们发现一些销售商的销售额和销售量明显高于其他销售商。
经过进一步的调查，他们发现这些销售商有着更广泛的销售渠道和更高的市场影响力。
为了提高销售额，公司与这些销售商建立了更紧密的合作关系，共同开展市场推广活动。
最后，通过对产品销售的趋势和变化的分析，他们发现一些产品的销售量呈现明显的季节性波动。
为了更好地满足市场需求，公司根据这种季节性波动制定了合理的库存计划，以及促销活动的时间节点。
通过以上案例，我们可以看到数据分析在销售领域的应用非常广泛，可以帮助企业根据市场需求做出更准确的决策，提高销售额和市场份额。
案例二：客户行为数据分析假设一个银行希望通过数据分析来了解客户的行为和需求，以提供更个性化的服务。
首先，他们收集了客户的个人信息、交易记录、网上银行行为等数据。
然后，他们使用数据分析工具对这些数据进行处理和分析。
首先，通过对客户交易记录的分析，他们发现一些客户在特定时间段和地点的交易金额明显增加。
通过进一步的调查和分析，他们发现这些客户可能是有一定群体特征的，比如年底要支付房产税的人群。
数据分析方法及案例
数据分析方法及案例在当今信息化的时代，数据被广泛应用于各行各业，成为决策和创新的重要驱动力。
数据分析作为数据科学的一部分，通过收集、整理、解释和预测数据，帮助人们更好地理解问题，并做出正确的决策。
本文将介绍一些常用的数据分析方法，并结合实际案例进行解析，以展示数据分析在实际应用中的效果和意义。
一、描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，它通过整理和总结数据的基本特征，帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。
常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、标准差、百分比等。
以某电商平台销售数据为例，我们可以使用描述性统计分析来了解不同商品的销售情况，比如平均销售额、最畅销的商品、不同类别商品的销售比例等。
二、数据可视化分析数据可视化分析通过图表和图形的形式展示数据，将抽象的数字转化为具有视觉冲击力的信息，更直观地传达数据的意义。
常见的数据可视化方式包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
例如，在市场调研中，我们可以使用柱状图来对比不同品牌的市场份额，使用折线图展示销售额的趋势变化，以及使用饼图呈现不同渠道的销售比例。
三、关联分析关联分析是一种广泛应用于市场营销和消费行为研究中的数据分析方法。
它通过挖掘数据中的关联规则，找出同时发生的事件之间的关系，从而帮助企业发现销售机会和潜在的客户需求。
以超市购物篮分析为例，我们可以通过关联分析找出经常一起购买的商品组合，进而通过优惠活动和交叉销售来提高销售额。
四、回归分析回归分析是一种用于探索和建立变量之间函数关系的方法。
它通过分析自变量与因变量之间的关系，预测和解释数据的变化。
回归分析有多种方法，如线性回归、逻辑回归、决策树回归等。
举个例子，假设我们想通过房屋的面积、地理位置和年龄等因素来预测房价，我们可以使用回归分析方法建立一个房价预测模型，并根据模型来进行定价和市场评估。
五、聚类分析聚类分析是一种将数据对象分组或分类的方法，它通过分析数据之间的相似性，将相似的对象放在同一类别中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据分析的特征选择实例分析1.数据挖掘与聚类分析概述数据挖掘一般由以下几个步骤：(l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。
以决定预期结果，也就选择了这项工作的最优算法。
(2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。
以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。
一旦提取和清理数据后，浏览所创建的模型，以确保所有的数据都已经存在并且完整。
(3)创建和调试模型:将算法应用于模型后产生一个结构。
浏览所产生的结构中数据，确认它对于源数据中“事实”的准确代表性，这是很重要的一点。
虽然可能无法对每一个细节做到这一点，但是通过查看生成的模型，就可能发现重要的特征。
(4)查询数据挖掘模型的数据:一旦建立模型，该数据就可用于决策支持了。
(5)维护数据挖掘模型:数据模型建立好后，初始数据的特征，如有效性，可能发生改变。
一些信息的改变会对精度产生很大的影响，因为它的变化影响作为基础的原始模型的性质。
因而，维护数据挖掘模型是非常重要的环节。
聚类分析是数据挖掘采用的核心技术，成为该研究领域中一个非常活跃的研究课题。
聚类分析基于”物以类聚”的朴素思想，根据事物的特征，对其进行聚类或分类。
作为数据挖掘的一个重要研究方向，聚类分析越来越得到人们的关注。
聚类的输入是一组没有类别标注的数据，事先可以知道这些数据聚成几簇爪也可以不知道聚成几簇。
通过分析这些数据，根据一定的聚类准则，合理划分记录集合，从而使相似的记录被划分到同一个簇中，不相似的数据划分到不同的簇中。
2.特征选择与聚类分析算法Relief为一系列算法，它包括最早提出的Relief以及后来拓展的Relief和ReliefF，其中ReliefF算法是针对目标属性为连续值的回归问题提出的，下面仅介绍一下针对分类问题的Relief和ReliefF算法。
2.1Relief算法Relief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。
Relief算法是一种特征权重算法(Feature weighting algorithms)，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，权重小于某个阈值的特征将被移除。
Relief算法中特征和类别的相关性是基于特征对近距离样本的区分能力。
算法从训练集D中随机选择一个样本R，然后从和R同类的样本中寻找最近邻样本H，称为Near Hit，从和R不同类的样本中寻找最近邻样本M，称为NearMiss，然后根据以下规则更新每个特征的权重：如果R和Near Hit在某个特征上的距离小于R和Near Miss 上的距离，则说明该特征对区分同类和不同类的最近邻是有益的，则增加该特征的权重；反之，如果R和Near Hit 在某个特征的距离大于R和Near Miss上的距离，说明该特征对区分同类和不同类的最近邻起负面作用，则降低该特征的权重。
以上过程重复m次，最后得到各特征的平均权重。
特征的权重越大，表示该特征的分类能力越强，反之，表示该特征分类能力越弱。
Relief算法的运行时间随着样本的抽样次数m和原始特征个数N的增加线性增加，因而运行效率非常高。
具体算法如下所示：2.2 ReliefF算法由于Relief算法比较简单，运行效率高，并且结果也比较令人满意，因此得到广泛应用，但是其局限性在于只能处理两类别数据，因此1994年Kononeill对其进行了扩展，得到了ReliefF作算法，可以处理多类别问题。
该算法用于处理目标属性为连续值的回归问题。
ReliefF算法在处理多类问题时，每次从训练样本集中随机取出一个样本R，然后从和R同类的样本集中找出R的k个近邻样本(near Hits)，从每个R的不同类的样本集中均找出k个近邻样本(near Misses)，然后更新每个特征的权重，如下式所示：Relief系列算法运行效率高，对数据类型没有限制，属于一种特征权重算法，算法会赋予所有和类别相关性高的特征较高的权重，所以算法的局限性在于不能有效的去除冗余特征。
Matlab实现源码：1.ReliefF特征提取算法Matlab主程序1 %主函数2 clear;clc;3 load('matlab.mat')4 D=data(:,2:size(data,2));%5 m =80 ;%抽样次数6 k = 8;7 N=20;%运行次数8 for i =1:N9 W(i,:) = ReliefF (D,m,k) ;10 end11 for i = 1:N %将每次计算的权重进行绘图,绘图N次，看整体效果12 plot(1:size(W,2),W(i,:));13 hold on ;14 end15 for i = 1:size(W,2) %计算N次中，每个属性的平均值16 result(1,i) = sum(W(:,i))/size(W,1) ;17 end18 xlabel('属性编号');19 ylabel('特征权重');20 title('ReliefF算法计算乳腺癌数据的特征权重');21 axis([1 10 0 0.3])22 %------- 绘制每一种的属性变化趋势23 xlabel('计算次数');24 ylabel('特征权重');25 name =char('块厚度','细胞大小均匀性','细胞形态均匀性','边缘粘附力','单上皮细胞尺寸','裸核','Bland染色质','正常核仁','核分裂');26 name=cellstr(name);2728 for i = 1:size(W,2)29 figure30 plot(1:size(W,1),W(:,i));31 xlabel('计算次数') ;32 ylabel('特征权重') ;33 title([char(name(i)) '(属性' num2Str(i) ')的特征权重变化']);34 end2.ReliefF函数程序1 %Relief函数实现2 %D为输入的训练集合,输入集合去掉身份信息项目;k为最近邻样本个数3 function W = ReliefF (D,m,k)4 Rows = size(D,1) ;%样本个数5 Cols = size(D,2) ;%特征熟练,不包括分类列6 type2 = sum((D(:,Cols)==2))/Rows ;7 type4 = sum((D(:,Cols)==4))/Rows ;8 %先将数据集分为2类，可以加快计算速度9 D1 = zeros(0,Cols) ;%第一类10 D2 = zeros(0,Cols) ;%第二类11 for i = 1:Rows12 if D(i,Cols)==213 D1(size(D1,1)+1,:) = D(i,:) ;14 elseif D(i,Cols)==415 D2(size(D2,1)+1,:) = D(i,:) ;16 end17 end18 W =zeros(1,Cols-1) ;%初始化特征权重，置019 for i = 1 : m %进行m次循环选择操作20 %从D中随机选择一个样本R21 [R,Dh,Dm] = GetRandSamples(D,D1,D2,k) ;22 %更新特征权重值23 for j = 1:length(W) %每个特征累计一次，循环24 W(1,j)=W(1,j)-sum(Dh(:,j))/(k*m)+sum(Dm(:,j))/(k*m) ;%按照公式更新权重25 end26 endReliefF辅助函数,寻找最近的样本数K1 %获取随机R 以及找出邻近样本2 %D：训练集;D1：类别1数据集;D2：类别2数据集;3 %Dh：与R同类相邻的样本距离;Dm：与R不同类的相邻样本距离4 function [R,Dh,Dm] = GetRandSamples(D,D1,D2,k)5 %先产生一个随机数，确定选定的样本R6 r = ceil(1 + (size(D,1)-1)*rand) ;7 R=D(r,:); %将第r行选中，赋值给R8 d1 = zeros(1,0) ;%先置0,d1是与R的距离，是不是同类在下面判断9 d2 = zeros(1,0) ;%先置0,d2是与R的距离10 %D1,D2是先传入的参数，在ReliefF函数中已经分类好了11 for i =1:size(D1,1) %计算R与D1的距离12 d1(1,i) = Distance(R,D1(i,:)) ;13 end14 for j = 1:size(D2,1)%计算R与D2的距离15 d2(1,j) = Distance(R,D2(j,:)) ;16 end17 [v1,L1] = sort(d1) ;%d1排序，18 [v2,L2] = sort(d2) ;%d2排序19 if R(1,size(R,2))==2 %如果R样本=2，是良性20 H = D1(L1(1,2:k+1),:) ; %L1中是与R最近的距离的编号，赋值给H。
21 M = D2(L2(1,1:k),:) ; %v2(1,1:k) ;22 else23 H = D1(L1(1,1:k),:);24 M = D2(L2(1,2:k+1),:) ;25 end26 %循环计算每2个样本特征之间的特征距离：(特征1-特征2)/(max-min)27 for i = 1:size(H,1)28 for j =1 :size(H,2)29 Dh(i,j) = abs(H(i,j)-R(1,j))/9 ; % 本文数据范围都是1-10，所以max-min=9为固定30 Dm(i,j) = abs(M(i,j)-R(1,j))/9 ;31 end32 end2.3 K-means聚类算法由于聚类算法是给予数据自然上的相似划法，要求得到的聚类是每个聚类内部数据尽可能的相似而聚类之间要尽可能的大差异。
所以定义一种尺度来衡量相似度就显得非常重要了。
一般来说，有两种定义相似度的方法。
第一种方法是定义数据之间的距离，描述的是数据的差异。
第二种方法是直接定义数据之间的相似度。
下面是几种常见的定义距离的方法：1.Euclidean距离，这是一种传统的距离概念，适合于2、3维空间。
2.Minkowski距离，是Euclidean距离的扩展，可以理解为N维空间的距离。