Weka平台上解决聚类的改进差分进化算法
２０１２年２月 第３３卷第２期 计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ ＡＮＤ ＤＥＳＩＧＮ Ｆｅｂ．２０１２ Ｖｏ１．３３ ＮＯ．２
Ｗｅｋａ平台上解决聚类的改进差分进化算法
姜凯，左风朝
（聊城大学计算机学院，山东聊城２５２０５９）
摘要：针对Ｋ均值算法的缺陷，提出一种用于解决聚类问题的差分进化算法对聚类的准则函数进行优化，为了能够进一
步增强算法的全局搜索能力，引入一种基于种群适应度方差的自适应策略来动态调整变异概率ｃＲ和规模因子Ｆ等参数，
充分利用在Ｗｅｋａ工具中的类和接口，并将新提出的算法嵌入到平台中。在Ｗｅｋａ平台上将该算法与Ｋ均值算法在３个
ＵＣＩ数据集上进行比较。仿真实验结果表明，该算法能够有效克服Ｋ均值算法的缺陷，能够获得较高的聚类质量。
关键词：聚类；自适应差分进化算法；适应度方差；Ｋ均值；Ｗｅｋａ平台
中图法分类号：ＴＰ３１１ 文献标识号：Ａ 文章编号：１０００—７０２４（２０１２）０２—０５９１—０４
Ａｄｖａｎｃｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｎ Ｗｅｋａ
ＪＩＡＮＧ Ｋａｉ，ＺＵＯ Ｆｅｎｇ－ｃｈａｏ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｌｉａｏｃｈｅｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｉａｏｃｈｅｎｇ ２５２０５９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｆｔｅｒ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｄｒａｗｂａｃｋｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｋ－ｍｅａｎｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａ ｎｏｖｅｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｓｏｌｖｉｎｇ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
ｐｒｏｂｌｅｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｆｕｒｔｈｅｒ ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｇｌｏｂａｌ ｓｅａｒｃｈ，
ａ ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｕｓｉｎｇ ｆｉｔｎｅｓｓ ｖａｒｉａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｏ ａｄｊｕｓｔ ｓｃａｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ．
Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ Ｏｎ ｔｈｅ Ｗｅｋａ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｗｈｅｒｅ ｉｔｓ ｃｌａｓｓｅｓ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ ａｒｅ ｆｕｌｌｙ ｕｔｉｌｉｚｅｄ．Ａｔ ｌａｓｔ，ｔｈｅ ｐｒｏ—
ｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｔｅｓｔｅｄ ｏｎ ｔｈｒｅｅ ＵＣＩ ｄａｔａｓｅｔｓ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ Ｋ－ｍｅａｎｓ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ａｃｑｕｉｒｅ ｂｅｔｔｅｒ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ａｄａｐｔｉｖｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ；ｆｉｔｎｅｓｓ ｖａｒｉａｎｃｅ；Ｋ－ｍｅａｎｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｗｅｋａ ｐｌａｔｆｏｒｍ
０引 言
聚类是数据挖掘研究的关键技术之一，已广泛应用于
图像处理、模式识别、信息检索、生物信息学等多个领
域ｎ］。通过聚类可以将一个数据集中的成员按照某种相似
度进行分类组织，使得同一类内的成员尽可能相似而不同
类成员之间尽可能不同。目前，常见的聚类算法可以分为
基于划分的、基于层次的、基于网格的、基于密度的以及
基于模型的算法。在这些算法中，基于划分的聚类算法，
由于其本身较低的时间复杂度，在处理大规模数据集方面
受到越来越多研究者的关注。Ｋ－ｍｅａｎｓ算法是最具代表性
的划分聚类算法，该算法实现比较简单，收敛速度比较快，
但其本质上是一种局部搜索技术，对于初始聚类中心的选
择十分敏感；同时，由于Ｋ均值是利用聚类准则函数来确
定最终的聚类划分。通常这类算法本身不能保证收敛到聚
类准则函数的全局最优解，有时会陷入局部极值点［ 。 针对以上问题，近年来，很多研究学者受到生物群体
行为的启发，尝试引入基于群体的智能优化方法（如遗传
算法跚、蚁群优化算法Ⅲ、粒子群优化算法 ］、和声搜索
算法［７ 和人工蜂群算法［９ 等）对传统的基于准则函数的Ｋ
均值聚类算法进行改进，来克服该算法的缺点，并取得了
满意的效果。
差分进化算法（ｄｉｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ，ＤＥ）是由
Ｒ．Ｓｔｏｒｎ和Ｋ．Ｐｒｉｃｅ在１９９５年提出的一种基于种群差异的
启发式随机搜索技术，最初用于解决切比雪夫多项式问题。
作为一种基于智能理论的优化方法，ＤＥ在解决复杂连续优
化问题显示出比ＧＡ、ＰＳＯ等更好的效果。该算法受控系
数少，原理简单，易于理解和实现，有较好的全局搜索
能力 。
针对Ｋ均值算法的上述缺陷，充分利用差分进化算法
全局搜索能力强的优点，本文首先提出一种基于群体适应
度方差的自适应差分进化算法，用于解决聚类问题，然后
收稿日期：２０１１－０３—１８；修订日期：２０１１－０５—２０ 基金项目：山东省教育厅科技计划基金项目（Ｊ０８ＬＪ５９） 作者简介：姜凯（１９８６一），男，山东胶州人，硕士研究生，研究方向为数据库系统与数据挖掘；左风朝（１９６３一）男，山东聊城人，教授， 硕士生导师，研究方向为数据库系统、数据挖掘和Ｐｅｔｒｉ网理论。Ｅ－ｍａｉｌ：ｋａｉｊｉａｎｇａｂｃ＠１６３．ｃｏｎ＇ｌ
・５９２・ 计算机３－程与设计 ２０１２在
介绍了该聚类算法在著名的开源数据挖掘工具ｗｅｋａ上实
现的过程。最后，通过在Ｗｅｋａ平台上进行实验来验证该
算法的聚类效果。
ｌ基本差分进化算法
同遗传算法、粒子群优化、人工蜂群等算法一样，差
分进化算法也是一种基于群体的智能优化方法。差分进化
算法具有３个主要优点，即：①算法首先在可行解空间内
进行随机初始化种群，因此不像ｋ－ｍｅａｎｓ算法那样对于初
始条件敏感，有利于发现全局最优解；②算法简单，且易
于实现，收敛速度快；③控制参数相对较少ｍ］。差分进化
算法通常采用浮点矢量编码，在连续空间中进行随机搜索。
种群中的每个个体称为染色体，代表了解空间中的一个可
行解，即
Ｇ（￡）一［Ｇ，１（ｆ），Ｇ，２（ｆ），…，Ｇ，ｄ（ ）］
式中：ｄ一一解空间的维数，ｉ∈｛１，２，３，…Ｎ）一一种
群中的第ｉ条染色体，Ｎ——种群的规模。基本差分进化算
法的流程如下：
步骤１种群初始化。设置算法参数，生成初始种群Ｇ
（Ｏ）一［Ｇ１（０），Ｇ２（０），…ＧＮ（０）］。
步骤２变异操作。与遗传算法不同，ＤＥ使用差分策
略实现个体的变异，这是差分进化算法的重要特征。
Ｒ．Ｓｔｏｒｎ和Ｋ．Ｐｒｉｃｅ在文献［１２］中提出了十多种差分策
略，其中应用最成功的是ＤＥ／ｒａｎｄ／Ｉ／ｂｉｎ和ＤＥ／ｂｅｓｔ／Ｉ／
ｂｉｎ，分别如式（１）和式（２）所示
ｖｉ（￡＋１）一 （ ）＋Ｆ＊（ＧＪ（￡）一 （￡）） （１）
Ｖｉ（ ＋１）＝Ｇ （￡）＋Ｆ＊（Ｇｆ（￡）～（ （￡）） （２）
式中：ｉ，ｋ，ｊ， 属于［１，Ｎ］且互不相等的随机整
数，Ｇ （ ）一一的ｔ代群体中适应度最优的个体，Ｆ为缩
放因子。
步骤３交叉操作。对第ｔ代群体Ｇ（ ）和变异后得
到的中间个体Ｖ／（ｆ＋１）按式（３）进行交叉操作，得到试
验个体 （￡＋１）
（Ｖｉ．Ｊ（ ＋１）
Ｕ （￡＋１）一 ｉｆ ｒａｎｄ（ｏ，１）＜ ｏｒ ｒａｎｄ（ ）： （３） ｌＧ，Ｊ（￡）ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ
式中：ｃＲ——交叉概率，ｒａｎｄ（Ｏ，１）一——Ｅｏ，１］之间
均匀分布的随机数，ｒａｎｄ（ ）一一属于［１，ｄ２的随机
整数。
步骤４选择操作。按照贪婪选择思想选择适应度较优
的个体进入下一代群体
Ｇｉ（ｔ＋１）一 ｉ 厂‘Ｍ ‘ ＋ ＜ｆ‘Ｇ （４）
Ｉ （￡） ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ
步骤５判断是否满足终止条件，置￡一￡＋１，如果ｔ
达到最大迭代次数则算法终止，否则转向步骤２。 ２基于自适应差分进化的Ｋ均值聚类算法
（ ： ）
给定具有 个样本的集合Ｘ＝｛Ｘ１，ｘ２， ，… ｝，
其中 是ｄ维向量，Ｋ均值聚类是将这ｎ个样本划分到ｋ
个簇中，使得目标函数达到最小值。Ｋ均值算法通常使用
误差平方和函数作为聚类准则函数
— －，（ １， ２，… ，Ｃ１，Ｃ２，…Ｃｋ）： Ｍｉｎ｛｛Ｉ Ｉｚ 一Ｃｊ ｊ｛ ｌ ｉ。ｓ１ 一１，２，…ｋ） （５） 式中：ｑ一第ｊ个聚类中心，Ｉ Ｊ ｘ／， ｌ 一样本）（ｉ到聚
类中心Ｃｊ的相似度，通常使用欧几里德距离。聚类准则函
数值越小，聚类的效果越好，因此，聚类问题可以形式化
为如下的优化问题
ｍｉｎ－，（ １，ｚ２，… ，Ｃ１，ｆ２，…Ｃｋ） （６） ２．１染色体编码及适应度函数的确定
染色体编码是实施ＤＥ的前提。本文的差分进化算法
采用基于聚类中心的实数编码方式，将一条染色体看成由
ｋ个聚类中心组成的实数串，即用Ｐ一｛Ｃ ，Ｃｚ，Ｃｓ，…ｅｋ｝
表示一条染色体的结构，Ｐ是一个长度为ｄ×ｋ的行向量，
ｄ是解空间的维数，ｃ。表示第ｉ个聚类中心，其中ｉ∈｛１，
２，３，…ｋ｝。 适应度函数采用式（５）的聚类准则函数，使用差分进
化算法进行优化的目的就是要找到适应度函数的最小值。
２．２参数自适应调整策略
群体个体的多样性有利于发挥差分进化算法的全局搜
索能力，在较大的范围内搜索最优解；而群体个体的集中
或趋同则有利于ＤＥ进行局部搜索。交叉概率ＣＲ和缩放因
子Ｆ越大，变异个体和试验个体与当前的目标个体的差异
会越大，越有利于种群的多样性；反之，交叉概率ＣＲ和
缩放因子Ｆ越小，变异个体和试验个体与当前的目标个体
的差异会越小，越有利于种群的趋同和集中。因此，当种
群趋于集中时，适时通过增大交叉概率ＣＲ和缩放因子Ｆ
来增加群体的多样性，能够进一步挖掘差分进化算法的全
局搜索能力。
由于差分进化算法采用了贪婪选择策略，随着进化代
数的增加，不可避免地会使得种群内的个体朝着适应度最
优的方向集中，使得种群个体的多样性减少，从而导致算
法过早收敛到局部最优值，影响的算法的全局搜索能力。
借鉴文献Ｅ１３３中的思想，针对差分进化算法引入了一种
基于群体适应度方差的自适应策略，对交叉概率ＣＲ和缩
放因子Ｆ进行动态调整。 定义设种群规模为Ｎ， 为第ｉ条染色体的适应度，
厶 为当前群体的平均适应度，群体适应度方差 为 “
ｚ— （ ＿一 ）ｚ （７）
Weka平台上解决聚类的改进差分进化算法
Weka平台上解决聚类的改进差分进化算法
姜凯;左风朝
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2012(33)2
【摘 要】After analyzing the drawbacks of the K-means algorithm, a novel
differential evolution algorithm for solving clustering problem is proposed
to optimize the criterion function for clustering. In order to further
enhance the capability of global search, a self-adaptive strategy using
fitness variance of the population is introduced to adjust scaling factor and
crossover probability. The proposed approach is implemented on the
Weka platform where its classes and interfaces are fully utilized. At last, the
proposed algorithm is tested on three UCI datasets and compared with K-means. The simulation results indicate that the proposed algorithm can
acquire better clustering performance.%针对K均值算法的缺陷,提出一种用于解决聚类问题的差分进化算法对聚类的准则函数进行优化,为了能够进一步增强算法的全局搜索能力,引入一种基于种群适应度方差的自适应策略来动态调整变异概率CR和规模因子F等参数,充分利用在Weka工具中的类和接口,并将新提出的算法嵌入到平台中.在Weka平台上将该算法与K均值算法在3个UCI数据集上进行比较.仿真实验结果表明,该算法能够有效克服K均值算法的缺陷,能够获得较高的聚类质量.
工业互联网平台建设方案
工业互联网平台建设方案
第一章 工业互联网平台概述 ......................................................................................................... 3
1.1 工业互联网平台定义 ....................................................................................................... 3
1.2 工业互联网平台发展现状 ............................................................................................... 3
1.2.1 国内发展现状 ............................................................................................................... 3
1.2.2 国际发展现状 ............................................................................................................... 3
1.3 工业互联网平台发展趋势 ............................................................................................... 4
1.3.1 技术融合加速 ............................................................................................................... 4
人工智能在地球物理领域中的应用情况及展望
人工智能在地球物理领域中的应用情况及展望
摘要：本文通过介绍人工智能技术基本概念以及地球物理学对于人工智能技术的应用情况，分析地球物理学存在的多解性、人工错判等问题，结合人工智能在机器学习和深度学习的技术进展，提出可行的改进思路和创新点。
关键词：人工智能；地球物理；机器学习；深度学习
0 引言
人工智能技术，包括机器学习和深度学习技术。机器学习，一般分为4类：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习（或增强学习）[1]。深度学习，是机器学习的一个分支，是相对单层感知机而言的多层感知机，主要网络包括卷积神经网络、循环神经网络等。
地球物理学，是一门基于传播介质的物理参数差异，研究提出理论模型，利用设备采集重、磁、电、震等物理参数，通过数据反演或正演处理，求解物理参数真实分布情况，从而解决矿产、工程勘察以及固体地球研究等领域问题的学科。数据处理采用最小二乘法、线性回归、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、遗传算法、神经网络、蚁群算法等方法。
可以看出，地球物理学对于人工智能技术的算法应用是非常全面的。比如，地球物理学在数据反演处理中，经常用到最小二乘法，采用了卷积神经网络中的偏执项、归一化、正则项等思想。但这两者不同点也同样明显，地球物理学研究的是确定的物理模型、简单特征的数据最优化问题，人工智能研究的是不确定模型、不确定特征的数据，通过建立更加复杂的模型，进行图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用。
多年的应用实践发现，地球物理学在数据处理方面的还存在诸多问题，最显著的是多解性，由于地球物理的资料解释，往往采用单一方法或少量的特征参数进行解释，多解性问题不可避免。如果能够采用多种方法或更多的特征参数进行综合判断，多解性问题会大大降低。另外，由于多解性的存在，同时，受知识结构的影响，导致人工解释也存在很大的差异，如果能够采用多参数综合解释，利用深度学习中的卷积神经网络进行计算机自主识别，会降低人工判断的错判率。
差分进化算法介绍
1．差分进化算法背景
差分进化(Differential Evolution，DE)是启发式优化算法的一种，它是基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是Raincr Stom和Kenneth Price为求解切比雪夫多项式而提出的。差分进化算法具有原理简单、受控参数少、鲁棒性强等特点。近年来，DE在约束优化计算、聚类优化计算、非线性优化控制、神经网络优化、滤波器设计、阵列天线方向图综合及其它方面得到了广泛的应用。
差分算法的研究一直相当活跃，基于优胜劣汰自然选择的思想和简单的差分操作使差分算法在一定程度上具有自组织、自适应、自学习等特征。它的全局寻优能力和易于实施使其在诸多应用中取得成功。
2.差分进化算法简介
差分进化算法采用实数编码方式，其算法原理同遗传算法相似刚，主要包括变异、交叉和选择三个基本进化步骤。DE算法中的选择策略通常为锦标赛选择，而交叉操作方式与遗传算法也大体相同，但在变异操作方面使用了差分策略，即：利用种群中个体间的差分向量对个体进行扰动，实现个体的变异。与进化策略(Es)采用Gauss或Cauchy分布作为扰动向量的概率密度函数不同，DE使用的差分策略可根据种群内个体的分布自动调节差分向量(扰动向量)的大小，自适应好；DE的变异方式，有效地利用了群体分布特性，提高了算法的搜索能力，避免了遗传算法中变异方式的不足。
3.差分进化算法适用情况
差分进化算法是一种随机的并行直接搜索算法，最初的设想是用于解决切比雪夫多项式问题，后来发现差分进化算法也是解决复杂优化问题的有效技术。它可以对非线性不可微连续空间的函数进行最小化。目前，差分进化算法的应用和研究主要集中于连续、单目标、无约束的确定性优化问题，但是，差分进化算法在多目标、有约束、离散和噪声等复杂环境下的优化也得到了一些进展。
4.基本DE算法
差分进化算法把种群中两个成员之间的加权差向量加到第三个成员上以产生新的参数向量，这一操作称为“变异”。然后，变异向量的参数与另外事先确定的目标向量按一定规则混合产生试验向量，称为“交叉”。如果实验向量代价函数比目标向量代价函数低，则实验向量则在下代中替代目标向量。这一操作称为“选择”，种群中所有与成员必须作为目标向量按这样操作一次，以在下代中出现相同个竞争者。进化过程中对每一代都评价最佳参数向量，以记录最小化过程，以这种方式利用随机偏差扰动产生新个体可以获得有较好收敛性的结果。
基于Weka平台的机器学习方法探究
ＩＳＳＮ １００９－３０４４ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术
Ｖｏ１．８，Ｎｏ．１０，Ａｐｒｉｌ ２０１２． Ｅ—ｍａｉｌ：ｅｄｕｆ＠ＣＣＣＣ．ｎｅｔ．ｅｎ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｎｚｓ．ｎｅｔ．ｅｎ Ｔｅｈ＋８６—５５ １—５６９０９６３ ５６９０９６４
基于Ｗｅｋａ平台的机器学习方法探究
李德有，李凌霞，郭瑞波
（哈尔滨金融学院，黑龙江哈尔滨１５００３０）
摘要：针对机器学习技术理论性强、内容抽象、实践难的特点，提出了以ｗｅｋａ软件为平台的机器学习实践方案，并详细阐述了实施
过程。通过对结果分析，达到使用Ｗｅｋａ实践机器学习技术解决实际问题的目的。
关键词：机器学习；数据挖掘；ＷＥＫＡ
中图分类号：Ｇ６４２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９—３０４４（２０１２）１０—２３３４—０４
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｗｅｋａ Ｐｌａｔｆｏｒｍ
ＬＩ Ｄｅ—ｙｏｕ，ＬＩ Ｌｉｎｇ—ｘｉａ，ＧＵＯ Ｒｕｉ—ｂｏ
（Ｈａｒｂｉｎ Ｆｉｎａｎｃｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ １ ５００３０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｒｏｎｇ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ，ｃｏｎｔｅｎｔ ａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｈａｒｄ ｐｒａｃｔｉｃｅ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ，ｗｅ ｐｒｅｓｅｎｔ
Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｗｅｋａ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａｎｄ ｅｌａｂｏｒａｔｅ ｔｈｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ
ｐｒｏｇｒａｍ．Ｂｙ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ，．Ａｃｈｉｅｖｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｗｅｋａ ｐｒａｃｔｉｃｅ ｏｆｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｔＯ ｓｏｌｖｅ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｐｒｏｂｌｅｍｓ．
基于Weka关联规则挖掘的针灸腧穴规律研究
龙源期刊网
基于Weka关联规则挖掘的针灸腧穴规律研究
作者：胡绿慧 任玉兰
来源：《电脑知识与技术》2014年第07期
摘要：针灸腧穴规律在针灸临床治疗中起着十分重要的作用，针对古今针灸临床治疗方案数据量大、关联性强的特点，运用关联分析中的Apriori算法，结合针灸学科特点和临床诊治规律，将经过筛选转换的数据在Weka平台中分析，充分利用其中的类和可视化功能，得出用穴规律、腧穴配伍规律等的分析结果。实验结果表明，基于WEKA的关联规则挖掘技术能有效的为针灸腧穴规律研究提供信息支持。
关键词： Weka；针灸腧穴规律；数据挖掘；关联规则
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）07-1361-03
针灸学是以中医理论为指导，在继承和发扬古代针灸学术思想和实践经验的基础之上，运用传统和现代科学技术研究经络、腧穴、操作技能、治疗法则、作用机制和防治疾病的一门学科，作为中医学科体系中最具特色和优势的学科，以其独特的治疗方法和卓越的临床疗效得到了国内外广泛关注和高度重视。临床上，由腧穴、施术方法和治疗时间组成的针灸处方是实现针灸疗效的重要条件，但在针灸临床治疗决策中，如何选取最优化的针灸处方是针灸医生面临的一大难题。随着信息技术的发展，医学信息的迅猛增加，而人脑的储存和处理信息的能力又有一定的局限性，因此会对临床问题的思考、信息的判断、寻找解决问题的办法和制定临床治疗方案决策造成必然的困扰。
本文针对针灸临床治疗方案的数据特点，借鉴循证医学的理念和方法整理、加工、更新以及评价古今针灸治疗疾病的临床证据，通过运用数据仓库存储、管理针灸诊断、治疗疾病的古代和现代临床证据以及相关针灸知识，结合针灸学科特点和临床诊治规律；通过对关联规则及相关算法进行分析，将针灸穴位数据与关联规则相结合，将历代针灸数据在WEKA软件中进行挖掘，得出用穴规律、腧穴配伍规律等的分析结果，从而指导医生的临床治疗方案决策。
模糊C-均值聚类算法的优化
模糊C-均值聚类算法的优化
熊拥军;刘卫国;欧鹏杰
【摘 要】In the light of the randomness of the initial clustering center
selection and the limitations of distance vector for-mula application with
the traditional Fuzzy C-Means clustering algorithm(FCM), the optimized
fuzzy C-means cluster-ing algorithm(FCMBMD)is proposed. The algorithm
is to determine the initial cluster center by computing the density of
sample point, so it avoids the instability of clustering result generated
randomly by initial cluster centers. In addition, it also meets the
requirements of different units of measurement data using the similarity of
Mahalanobis distance calcula-tion sample set. The experimental result
shows that FCMBMD algorithm has better effect in clustering center,
conver-gence speed, iterations, accuracy, and so on.%针对传统模糊C-均值聚类算法（FCM算法）初始聚类中心选择的随机性和距离向量公式应用的局限性，提出一种基于密度和马氏距离优化的模糊C-均值聚类算法（Fuzzy C-Means
weka二次开发
1 本科毕业设计论文 课题名称 基于JAVA的WEKA数据挖掘 平台分析及二次开发 学生姓名 林莉莉 学号 20032311 专业名称 计算机科学与技术 指导教师姓名 陈 慧 萍 申请学位级别 工学学士 学位授予单位 河海大学 论文提交日期 2007年6月 计算机及信息工程学院（常州） 2 河 海 大 学 本科毕业设计（论文）任务书 (理 工 科 类) Ⅰ、毕业设计（论文）题目： 基于JAVA的WEKA数据挖掘平台分析及二次开发 Ⅱ、毕业设计（论文）工作内容(从综合运用知识、研究方案的设计、研究方法和手段的运用、应用文献资料、数据分析处理、图纸质量、技术或观点创新等方面详细说明)： 数据挖掘是目前计算机科学中活跃的研究领域之一， 所谓数据挖掘就是采用机器学习算法从大量数据中提取和挖掘知识，因此广泛用于智能数据分析和处理中。WEKA是基于java的数据挖掘平台，其中集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，聚类，关联规则，属性选择以及在新的交互式界面上的可视化。由于其源码的开放性，WEKA不仅可以用于完成常规的数据挖掘任务，也可以用于数据挖掘的二次开发中。 本课题属研究性课题，要求学生阅读大量资料，自学数据挖掘方面的知识，分析WEKA数据挖掘的平台，写出全面的文献综述。并综合利用数据结构、算法设计与分析、JAVA语言等知识，进行基于WEKA平台的二次开发。具体任务如下： ①阅读国内外文献，了解数据挖掘技术的基本方法与应用；对数据挖掘的方法之一如分类或聚类算法作更深入的了解。 ②WEKA数据挖掘平台的分析：阅读WEKA数据挖掘平台的大量文档，分析其实现机理，了解WEKA进行数据挖掘的基本过程。结合①和②写出WEKA数据挖掘工具的文献综述。 ③WEKA平台的数据挖掘实验：分析WEKA的数据挖掘过程，分析WEKA所要求的数据集的格式和WEKA Explorer的功能模块，并准备典型的数据集，在WEKA平台上做大量数据挖掘测试实验，并分析其实现机理及存在问题。 ④研究WEKA开放源码，利用其提供的类，进行二次开发，实现数据挖掘的一个典型算法。 3 Ⅲ、进度安排： 第1—2周：确定设计任务。 第3—4周：阅读相关文献，外文翻译。 第5—7周：写出WEKA数据挖掘工具的文献综述； 第8—12周：WEKA数据挖掘平台的挖掘实验； 第13—15周：WEKA数据挖掘平台上的二次开发（使用JAVA）； 第16周： 写毕业论文 第17周：资料整理、程序打包、准备答辩。 Ⅳ、主要参考资料： ① (美)Jiawei Han, Micheline Kamber. 数据挖掘: 概念与技术[M], 北京:机械工业出版社, 2001. ② Ian H.Witten.Data Mining:Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition) [M] , 北京:机械工业出版社, 2005 . ③ (美)米哈尔斯基. 机器学习与数据挖掘[M], 北京:电子工业出版社, 2004 ④ WEKA Tutorial. Machine Learning Algorithms in Java 指导教师： 陈慧萍 ， 2007 年 3 月 1 日 学生姓名： 林莉莉 ， 专业年级： 计算机03 系负责人审核意见（从选题是否符合专业培养目标、是否结合科研或工程实际、综合训练程度、内容难度及工作量等方面加以审核）： 系负责人： ， 年 月 日 4 摘 要 数据挖掘是在“信息爆炸，知识缺乏”的背景下提出的新技术。所谓数据挖掘就是从大量的、不完整的、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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。该技术在银行业、市场业、零售业、保险业及电信业等诸多领域的数据分析中有着广阔的应用前景。 本文首先针对数据挖掘技术作了比较全面的综述，并深入分析聚类方法。其次，针对学术界典型的开放数据挖掘工具WEKA，进行数据挖掘测试，主要包括预处理、分类、聚类、属性选择、关联规则及可视化等，并对挖掘结果进行统计分析，指出WEKA系统存在的缺陷及发展前景。为了弥补WEKA系统存在的一些缺陷，本文还在WEKA平台下进行二次开发，根据描述的k-中心点轮换法的算法流程，利用eclipse在WEKA平台下嵌入该算法，并对其进行优化以提高其聚类效果。 虽然本文研究的WEKA数据挖掘工具目前还处于研究阶段，但它却汇集了多样化的机器学习算法，是数据挖掘研究的理想选择。同时，本文所研究的k-中心点轮换算法改进了传统的k-中心点算法，避免陷入局部最优，并进行了属性正常化、处理残缺值等优化，聚类效果明显提高了。 关键词：数据挖掘 WEKA 聚类分析 k-中心点轮换算法 5 Abstract Data Mining is a new technology which is put forward with the background of data rich but knowledge poor. Generally, Data Mining is the process of extracting the connotative, unknown but potentially useful data and knowledge from the data that is plentiful, incomplete, noisy, fuzzy and stochastic. The technology has a widest application foreground in the data analysis on dozens of fields such as banking, marketing, retailing, insurance, telecom and so on. First, the paper makes a comprehensive summarization for the data mining technology and analyzes the clustering methods in depth. Second, the paper does some tests about data mining on WEKA which is a typical and open data mining tool in the academe. The tests mainly include preprocessing、classifying、clustering、associating、selecting attributes and visualization. Moreover, the paper statistically analyzes the test results and indicates the faults of the WEKA system and its development foreground. Last, in order to supply a gap for the WEKA system, the paper also makes secondary development on the WEKA platform according to the k-medoids substitution method’s flow chart by using eclipse IDE, and then optimizes this algorithm to improve the clustering effect. Although the data mining tool named WEKA that being investigated currently is on its research phase, but it integrates various machine learning methods and so it’s really a perfect choice for data mining research. At the same time, the k-medoids substitution method improves on the traditional k-medoids method, preventing it from getting into partial optimum solution. And the paper also makes some optimizations such as attributes normalizing, default value processing and so on, with what the clustering effect has been improved a lot. Key Words: Data Mining WEKA Cluster Analysis K-medoids Substitution Method 6 目 录 1 前言···························································································································································7 1.1 课题背景·······································································································································7 1.2 本文所做的主要工作····················································································································7 1.3 本文结构·······································································································································8 2 数据挖掘技术综述···································································································································9 2.1 数据挖掘的定义····························································································································9 2.2 数据挖掘的基本功能····················································································································9 2.3 数据挖掘的流程··························································································································10 2.4 数据挖掘的常用方法和技术······································································································11 2.5 数据挖掘的应用领域··················································································································12 2.6 国内外数据挖掘工具现状··········································································································13 2.7 聚类分析概述·····························································································································14 2.7.1 聚类概念··························································································································14 2.7.2 主要聚类方法的分类······································································································14 3 基于WEKA平台的数据挖掘测试············································································································16 3.1 WEKA系统简介····························································································································16 3.2 WEKA系统的特点·························································································································16 3.2.1 WEKA系统的文件格式·····································································································16 3.2.2 WEKA系统的界面·············································································································17 3.2.3 WEKA实现的功能及算法·································································································19 3.2.4 WEKA系统的包结构·········································································································22 3.3 WEKA系统的挖掘测试及结果分析·····························································································24 3.3.1 WEKA系统的数据挖掘过程·····························································································24 3.3.2 WEKA系统的挖掘实验·····································································································25 3.3.3 WEKA系统中存在的问题·································································································34 3.4 WEKA系统的发展前景·················································································································34 4 WEKA平台下的二次开发·························································································································35 4.1 二次开发背景及一般过程··········································································································35 4.1.1 二次开发背景··················································································································35 4.1.2 二次开发一般过程··········································································································35 4.1.3 系统的开发与运行环境··································································································35 4.2 K-中心点轮换算法······················································································································35 4.3 K-中心点轮换算法的实现··········································································································37 4.3.1 K-中心点轮换算法的类模块关系···················································································37 4.3.2 K-中心点轮换算法的流程图··························································································38 4.3.3 K-中心点轮换算法的类说明··························································································39 4.4 K-中心点轮换算法的测试··········································································································45 5 总结·························································································································································49 致谢································································································································································50 参考文献·························································································································································50 附录································································································································································51
【计算机工程与设计】_k-means算法_期刊发文热词逐年推荐_20140726
序号科研热词推荐指数序号科研热词1聚类分析31文本聚类2聚类32k-means算法3遗传算法23频繁项集4谱分割24邮件分类算法5最小割集25遗传算法6文档聚类26语义相似度7图像分割27自适应选择最佳密度半径8谱聚类类18聚类算法9谱聚类19聚类分析10聚类中心110聚类11粒子群111细菌群体趋药性12相似距离值112细茵趋药性算法13疲劳度113粒子群算法14检索效率114类内离散度和15服装设计115生成算法16最佳个体116球形k-means算法17日志预处理117标记样本18日志挖掘118构件19文本聚类119文档隶属度20数据挖掘120文档聚类21径向基函数网络121支持向量机22异常检测122搜索引擎23小波变换123拓扑模型24图分割124均值聚类25图像压缩125向量空间模型26向量空间模型126后缀树27可变染色体长度编码127参考区域28关联分析器128关键词隶属度29关联分析129关联分析30入侵检测130xml31免疫原理131waxman随机网络32余弦相似度132stc-i33优化离散解133stc34人工免疫网络134k均值聚类35交互式遗传算法135k-means36三角不等式136fp-growth算法37weka接口137curd38web日志139reuters数据集140141nystrom估计142k均值聚类143k.均值144k-均值算法145k-means聚类146k-means12008年2009年
Java与人工智能如何利用Java实现智能解决方案
Java与人工智能如何利用Java实现智能解决方案
随着人工智能（AI）的快速发展，越来越多的应用开始受益于其强大的能力。而Java作为一种常用的编程语言，也在人工智能领域发挥着重要作用。本文将探讨Java与人工智能的结合，以及如何利用Java实现智能解决方案。
一、人工智能及其应用领域简介
人工智能是一种模拟和实现人类智能的技术，它通过学习、推理、感知等方式，使计算机能够模仿并执行类似于人类的任务。目前，人工智能已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、机器学习等领域。
二、Java在人工智能中的优势
Java作为一种高级编程语言，具备许多特点使其在人工智能领域能够发挥重要作用。首先，Java具有良好的跨平台性，因此能够在各种操作系统上运行人工智能应用程序。其次，Java具备较高的安全性，这对于处理敏感的人工智能数据尤为重要。此外，Java还拥有强大的开发工具和丰富的开源库，可以方便地构建复杂的人工智能系统。
三、Java在图像识别中的应用
图像识别是人工智能的一个重要应用领域，也是目前最为广泛的人工智能应用之一。Java通过其强大的图像处理库，可以实现高效准确的图像识别算法。例如，使用Java编写的深度学习库DL4J可以实现各种图像分类和目标识别任务。此外，Java还可以与其他图像处理库相结合，提供更加灵活、全面的图像识别解决方案。
四、Java在自然语言处理中的应用
自然语言处理（NLP）是另一个常见的人工智能应用领域，其旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言。Java通过其丰富的文本处理库，可以实现各种自然语言处理任务。例如，使用Java编写的Apache
OpenNLP库可以用于文本分类、词性标注、实体识别等任务。此外，Java还可以通过与外部语言模型的集成，提供更加强大、准确的自然语言处理解决方案。
五、Java在机器学习中的应用
机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过分析和理解数据，使计算机能够学习并自主改进性能。Java通过其成熟的机器学习库，可以实现各种机器学习算法和模型。例如，使用Java编写的Weka和Mahout库提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于数据挖掘、聚类分析、分类等任务。此外，Java还可以通过与其他数据处理库的结合，提供更加全面、高效的机器学习解决方案。