对数据进行聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告
一、实验目的
本实验的目的是通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类
和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。通过聚类分析
的结果，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
二、实验步骤
1.数据准备：选择合适的数据集进行分析。数据集应包含若干个已知
变量，以及我们需要进行聚类的目标变量。
2.打开SPSS软件，导入数据集。
3.对数据集进行数据清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值等。
4.进行聚类分析：选择合适的聚类方法和变量，进行聚类分析。
5.对聚类结果进行解释和分析，确定最佳的聚类数目。
6.对不同的聚类进行比较，看是否存在显著差异。
7.结果展示和报告撰写。
三、实验结果及分析
在实验过程中，我们选择了学校学生的体测数据作为聚类分析的样本。数据集共包含身高、体重、肺活量等指标，共有200个样本。
首先，我们进行了数据预处理，包括处理缺失数据和异常值。对于缺
失数据，我们选择用平均值进行填充；对于异常值，我们使用离群值检测
方法进行处理。
然后，我们选择了合适的聚类方法和变量，使用K-means聚类算法对
样本进行分组。我们尝试了不同的聚类数目，从2到10进行了分析。根
据轮廓系数和手肘法定量评估了不同聚类数目下聚类效果的好坏。
最终，我们选择了聚类数目为4的结果进行进一步分析。通过比较不
同聚类结果的均值，我们发现不同聚类之间的身高、体重和肺活量等指标
存在较大差异。这说明聚类分析对样本的分类和分组是合理和有效的。
四、实验总结
本次实验通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。通过分析聚类结果，我
聚类分析实验报告
聚类分析实验报告
一、实验目的：
通过聚类分析方法，对给定的数据进行聚类，并分析聚类结果，探索
数据之间的关系和规律。
二、实验原理：
聚类分析是一种无监督学习方法，将具有相似特征的数据样本归为同
一类别。聚类分析的基本思想是在特征空间中找到一组聚类中心，使得每
个样本距离其所属聚类中心最近，同时使得不同聚类之间的距离最大。聚
类分析的主要步骤有：数据预处理、选择聚类算法、确定聚类数目、聚类
过程和聚类结果评价等。
三、实验步骤：
1.数据预处理：将原始数据进行去噪、异常值处理、缺失值处理等，
确保数据的准确性和一致性。
2.选择聚类算法：根据实际情况选择合适的聚类算法，常用的聚类算
法有K均值算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等。
3.确定聚类数目：根据数据的特征和实际需求，确定合适的聚类数目。
4.聚类过程：根据选定的聚类算法和聚类数目进行聚类过程，得到最
终的聚类结果。
5. 聚类结果评价：通过评价指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin指
数等），对聚类结果进行评价，判断聚类效果的好坏。
四、实验结果：
根据给定的数据集，我们选用K均值算法进行聚类分析。首先，根据
数据特点和需求，我们确定聚类数目为3、然后，进行数据预处理，包括
去噪、异常值处理和缺失值处理。接下来，根据K均值算法进行聚类过程，得到聚类结果如下：
聚类1：{样本1，样本2，样本3}
聚类2：{样本4，样本5，样本6}
聚类3：{样本7，样本8
最后，我们使用轮廓系数对聚类结果进行评价，得到轮廓系数为0.8，说明聚类效果较好。
五、实验分析和总结：
通过本次实验，我们利用聚类分析方法对给定的数据进行了聚类，并
数据聚类实验报告(附代码).doc
数据聚类实验报告(附代码)
.实验题目：数据聚类实验1 实验目的（1）了解常用聚类算法及其优缺点；
（2）掌握k- 数据聚类实验1 实验目的（1）了解常用聚类算法及其优缺点；
（2）掌握k：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下：
，这里E是数据集中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，是簇的平均值。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。本实验便采用k-means聚类方法对样本数据对象进行聚类。该方法易实现，对不存在极大值的数据有很好的聚类效果，并且对大数据集有很好的伸缩性。2.2 算法流程本实验采用的是k-means聚类算法，类中心的选择基于簇中对象的平均值。（1）获取用户的类中心数目k和具有n 个对象的数据集；
（2）任意选取k个对象作为初始的簇中心；
（3）根据簇中对象的平均值，将每个对象重新赋给最类似的簇；
（4）更新簇的平均值，即类中心，重新计算每个簇中对象
的平均值；
（5）如果新的平均值发生改变，转至（2）步；
（6）新的平均值不在发生改变，算法聚类结束。2.2 算法流程图开始选择k值，选取k个对象作为平均值聚类对新生成的簇重新计算平均值Y 新的平均值改变N 结束图 1 k-means算法流程图k-means算法流程图，如图1所示。k-means算法中的k，由用户输入，最终得到-省略部分-*') %显示第三类hold on %else %if cid(i)==4, %plot(x(i,1),x(i,2),'k*') %显示第四类%hold on %end end end end end strt=['红色*为第一类；
模糊聚类分析实验报告
实验报告（一）
一、实验内容
模糊聚类在土地利用分区中的应用
二、实验目的
本次上机实习主要以指导学生掌握“如何应用模糊聚类方法进行土地利用规划分区”为目标。
三、实验方法
本次试验是在Excel中实现。利用《土地利用规划学》P114页数据，使用“欧氏距离法”、建模糊相似矩阵，并进行模糊聚类分析实现土地利用分区。
四、实验步骤
1、获取原始数据
通过对2000年如东县土地利用总体规划及各部门规划资料的分析得到8个评价单元的13项指标体系赋值如下。将数据录入sheet1(A1：M8)工作区中。
表1：2000年如东县土地利用规划指标
2、指标数据标准化
本次实验采用了标准差法对数据进行标准化，首先需求取原始矩阵各个指标的均值和标准差。选取A10单元格输入公式=AVERAGE(A1：A8)，用数据填充A10：M10得到样本数据的均值。在单元格A11中输入公式=STDEV（A1：A8），用数据填充A11：M11得到样本数据的方差。如下表2。
表2：13个指标值得均值和标准差
选取A13单元格输入公式=(A1-A$10)/A$11，并用数据填充A13：M20区域得到标准化矩阵如下表3。
表3：标准化数据矩阵
3、求取模糊相似矩阵
本次试验是通过欧氏距离法求取模糊相似矩阵。其数学模型为：
m
r ij=1−c√∑(x ik−x jk)2
k=1
选取A23单元格输入公式
=SQRT((A$13-A13)^2+(B$13-B13)^2+(C$13-C13)^2+(D$13-D13)^2+(E$13-E1
3)^2+(F$13-F13)^2+(G$13-G13)^2+(H$13-H13)^2+
聚类分析结果总结报告
聚类分析结果总结报告
聚类分析是一种常用的数据分析方法，通过找出数据样本之间的相似性，将它们分为簇，从而对数据进行分类。本次聚类分析旨在对一批消费者进行分类，以便更好地理解他们的行为模式、需求和喜好。以下是对聚类分析结果的总结报告。
通过对消费者的行为数据进行聚类分析，我们将其分为三个簇：簇1、簇2和簇3。每个簇代表着一组相似的消费者群体，下
面对每个簇进行具体分析。
簇1：这是一个高消费群体，他们在各个维度上的消费都较高。他们对品牌认知较高，更注重购买名牌产品；他们也更倾向于在线购物，且购买的商品种类较广泛；此外，他们更愿意花费时间在购物上，喜欢认真研究和比较产品特点和价格。簇1群体对价格并不敏感，更看重商品质量和品牌的声誉。
簇2：这是一个价值敏感的消费群体，他们更注重价格相对便
宜的商品。他们对品牌知名度并不是很敏感，更关注购物便利性和商品的实用性。他们喜欢到实体店购物，可以触摸和试穿商品，这样可以更好地评估商品的实际价值。簇2群体对线上购物并不是很感兴趣，更喜欢传统的购物方式。
簇3：这是一个中等消费群体，他们在各个维度上的消费行为
都处于中等水平。他们对品牌和价格都没有太强的偏好，更关注商品的功能和性能。他们对购物的时间和成本都有一定的限制，更倾向于选择便利和高性价比的商品。
通过以上分析，我们得出以下几个结论：
1. 个体之间在消费行为上的差异很大，每个簇代表的消费群体有明显的特征和偏好。
2. 消费者对品牌、价格、购物方式等因素的重视程度存在差异，这可以为市场营销提供指导。
3. 不同簇的消费群体在市场定位和产品推广上需要采取不同的策略，吸引不同簇的目标消费群体。
数据聚类实验报告(附代码)
实验题目： 数据聚类实验 1 实验目的
（1）了解常用聚类算法及其优缺点；
（2）掌握k-means 聚类算法对数据进行聚类分析的基本原理和划分方法。
（3）利用k-means 聚类算法对“ch7 iris.txt ”数据集进行聚类实验。
（4）熟悉使用matlab 进行算法的实现。
2 实验步骤
2.1 算法原理
聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一
个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地
大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。
k-means 是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模
数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。
k-means 算法以k 为参数，把n 个对象分成k 个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间
的相似度较低。k-means 算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k 个对象，每个对象初
始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋
给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。 通常，采用平方误差准则，其定义如下：∑∑=⊂-=k
i C p i i
m p E 12
，这里E 是数据集中所有对象的平方误差的总和，p 是空间中的点，i m 是簇i C 的平均值。该目标函数使生成的簇尽
可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。
本实验便采用k-means 聚类方法对样本数据对象进行聚类。该方法易实现，对不存在极
聚类分析实验心得体会(通用20篇)
聚类分析实验心得体会（通用20篇）
（经典版）
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序言
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SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告
一、实验目的
本实验旨在通过SPSS软件对样本数据进行聚类分析，找出样本数据中的相似性，并将样本划分为不同的群体。
二、实验步骤
1.数据准备：在SPSS软件中导入样本数据，并对数据进行处理，包括数据清洗、异常值处理等。
2.聚类分析设置：在SPSS软件中选择聚类分析方法，并设置分析参数，如距离度量方法、聚类方法、群体数量等。
3.聚类分析结果：根据分析结果，对样本数据进行聚类，并生成聚类结果。
4.结果解释：分析聚类结果，确定每个群体的特征，观察不同群体之间的差异性。
三、实验数据
本实验使用了一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含了5个变量，分别为年龄、性别、收入、教育水平和消费偏好。下表展示了部分样本数据：
样本编号，年龄，性别，收入，教育水平，消费偏好
---------，------，------，------，---------，---------
1，30，男，5000，大专，电子产品
2，25，女，3000，本科，服装鞋包
3，35，男，7000，硕士，食品饮料
...，...，...，...，...，...
四、实验结果
1. 聚类分析设置：在SPSS软件中，我们选择了K-means聚类方法，
并设置群体数量为3，距离度量方法为欧氏距离。
2.聚类结果：经过聚类分析后，我们将样本分为了3个群体，分别为
群体1、群体2和群体3、每个群体的特征如下：
-群体1：年龄偏年轻，女性居多，收入较低，教育水平集中在本科，消费偏好为服装鞋包。
-群体2：年龄跨度较大，男女比例均衡，收入中等，教育水平较高，消费偏好为电子产品。
聚类分析研究报告
聚类分析研究报告
1. 引言
聚类分析是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的对象分成不同的组或簇。通过聚类分析，我们能够找到数据集中的潜在模式和结构，进行数据的分类和分析。聚类分析在多个领域中都有广泛的应用，例如市场划分、推荐系统和生物信息学等。
本报告旨在研究聚类分析的方法和应用。首先，我们将介绍聚类分析的概念和目标。接着，我们将分析聚类分析的常用算法和技术。最后，我们将通过一个案例研究来展示聚类分析在实际问题中的应用。
2. 聚类分析的概念和目标
聚类分析是一种无监督学习方法，它通过寻找数据集中的相似性来对对象进行分组。在聚类分析中，没有预定义的类别或标签，算法根据数据的属性之间的相似性将对象分配到不同的簇中。聚类分析的目标是使得同一簇内的对象相似度更高，而不同簇之间的对象差异度更大。
3. 聚类分析的常用算法和技术
聚类分析有多种常用的算法和技术，下面我们将介绍几种常见的方法。
3.1 K-Means算法
K-Means算法是一种基于距离的聚类分析方法。它将数据集划分为K个簇，每个簇由一个质心来代表。算法的步骤如下：
1.随机选择K个初始质心；
2.对于每个对象，计算其与每个质心的距离，并将对象分配到最近的质
心所在的簇；
3.更新每个簇的质心，计算所有对象的均值；
4.重复步骤2和步骤3，直到质心不再改变或达到最大迭代次数。
K-Means算法的优点是简单、计算效率高，但是它对于初始质心的选择敏感，并且需要提前知道簇的个数。
3.2 层次聚类
层次聚类是一种基于类别相似性的聚类分析方法，它通过自下而上或自上而下的层次构建聚类结构。层次聚类算法可以分为凝聚聚类和分裂聚类。
实验报告 聚类分析
实验四聚类分析
实验要求：
选取一组有实际意义的数据，利用SAS的五种系统聚类方法将n个样本进行分类，要求：1）说明每一种方法的分类结果；
2）利用主成分分析说明哪一种分类结果更合理。
实验目的：
学会利用SAS语言编写程序以实现聚类分析过程。
实验过程与结果分析：
我们仍对实验一的数据集chengshi（2006年各省市主要城市建设水平指标年度统计数据）进行聚类分析。
第一步：编写SAS程序。
proc cluster data=chengshi method=single outtree=tree1;
id region;
proc tree data=tree1 horizontal graphics;
id region;
run;
proc cluster data=chengshi method=complete outtree=tree2;
id region;
proc tree data=tree2 horizontal graphics;
id region;
run;
proc cluster data=chengshi method=centroid outtree=tree3;
id region;
proc tree data=tree3 horizontal graphics;
id region;
run;
proc cluster data=chengshi method=average outtree=tree4;
id region;
proc tree data=tree4 horizontal graphics;
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告
一．实验目的：
1、理解聚类分析的相关理论与应用
2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、
3、熟练SPSS软件相关操作
4、熟悉实验报告的书写
二．实验要求：
1、生成新变量总消费支出=各变量之和
2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，并说明检验结果
3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行）
4、利用K-Mean法把31省分成3类
5、对聚类分析结果进行解释说明
6、完成实验报告
三．实验方法与步骤
准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中。
分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。
四、实验结果与数据处理：
1.用系统聚类法对所有个案进行聚类：
生成新变量总消费支出=各变量之和如图所示：
2. 对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，如图所示：
得出结论：
3. 对各省的总消费支出做出条形图，如图所示：
4．对聚类分析结果进行解释说明：
K均值分析将这样的城市分为三类：
第一类北京、上海、广东
第二类除第一类第三类以外的
第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东
第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。
迭代历史记录a
迭代 聚类中心内的更改
1 2 3 1 1250.592 1698.865 1216.114 2 416.864 70.786 173.731 3 138.955 2.949 24.819 4 46.318 .123 3.546 5 849.114 319.179 1362.411 6 805.004 15.199 606.915 7 161.001 .724 75.864 8 32.200 .034 9.483 9 6.440 .002 1.185 10
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数据聚类分析实验报告
摘要：
本实验旨在通过对数据进行聚类分析，探索数据点之间的关系。首先介绍了聚类分析的基本概念和方法，然后详细解释了实验设计和实施过程。最后，给出了实验结果和结论，并提供了改进方法的建议。
1. 引言
数据聚类分析是一种将相似的数据点自动分组的方法。它在数据挖掘、模式识别、市场分析等领域有广泛应用。本实验旨在通过对实际数据进行聚类分析，揭示数据中的隐藏模式和规律。
2. 实验设计与方法
2.1 数据收集
首先，我们收集了一份包含5000条数据的样本。这些数据涵盖了顾客的消费金额、购买频率、地理位置等信息。样本数据经过清洗和预处理，确保了数据的准确性和一致性。
2.2 聚类分析方法
本实验采用了K-Means聚类算法进行数据分析。K-Means算法是一种迭代的数据分组算法，通过计算数据点到聚类中心的距离，将数据点划分到K个不同的簇中。
2.3 实验步骤
（1）数据预处理：对数据进行归一化和标准化处理，确保每个特征的权重相等。
（2）确定聚类数K：通过执行不同的聚类数，比较聚类结果的稳定性，选择合适的K值。
（3）初始化聚类中心：随机选取K个数据点作为初始聚类中心。
（4）迭代计算：计算数据点与聚类中心之间的距离，将数据点划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。更新聚类中心的位置。
（5）重复步骤（4），直到聚类过程收敛或达到最大迭代次数。
3. 实验结果与分析
3.1 聚类数选择
我们分别执行了K-Means算法的聚类过程，将聚类数从2增加到10，比较了每个聚类数对应的聚类结果。通过对比样本内离差平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS）和轮廓系数（Silhouette Coefficient），我们选择了最合适的聚类数。结果表明，当聚类数为4时，WCSS值达到最小，轮廓系数达到最大。
实验报告 聚类分析
实验报告聚类分析
实验原理：K均值聚类、中心点聚类、系统聚类和EM算法聚类分析技术。
实验题目：用鸢尾花的数据集，进行聚类挖掘分析。
实验要求：探索鸢尾花数据的基本特征，利用不同的聚类挖掘方法，获得基本结论并简明解释。
实验题目--分析报告：data(iris)
> rm(list=ls())
> gc()
used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
Ncells 431730 23.1 929718 49.7 607591 32.5
Vcells 787605 6.1 8388608 64.0 1592403 12.2
> data(iris)
> data<-iris
> head(data)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Specie s
1 5.1 3.5 1.4 0.
2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.
5 0.2 setosa
5 5.0 3.
6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.
7 0.4 setosa
#Kmean聚类分析
> newiris <- iris
> newiris$Species <- NULL
> (kc <- kmeans(newiris, 3))
K-means clustering with 3 clusters of sizes 62, 50, 38
聚类分析实验报告SPSS
聚类分析实验报告SPSS
一、实验目的：
1.掌握聚类分析的基本原理和方法；
2.了解SPSS软件的使用；
3.通过实际数据分析，探索样本数据的聚类结构。
二、实验步骤：
1.数据预处理：
a.收集并导入样本数据；
b.对数据进行初步探索和了解，包括数据描述统计、缺失值处理等；
2.聚类分析：
a.选择合适的变量进行聚类分析；
b.选择聚类算法和相似性度量方法；
c.进行聚类分析，得到聚类结果；
d.检验聚类结果的稳定性和合理性；
3.结果解释：
a.对聚类结果进行解释和描述，给出每个聚类的特点和含义；
b.使用图表展示聚类结果，以便更直观地理解；
c.对聚类结果进行验证和评估，如通过交叉验证等方法；
4.结论：
a.总结分析结果，给出对样本数据的聚类结构的总体认识；
b.提出有关样本数据的进一步探索方向和建议。
三、实验结果与分析：
1.数据预处理：
样本数据包括了多个变量，我们首先对这些变量进行初步的探索和分析，了解它们的分布情况和特点。同时，对于缺失值的处理，我们采取了
删除或插补的方法，以保证后续分析的准确性和完整性。
2.聚类分析：
在选择变量时，我们考虑到了变量之间的相关性，以及对聚类结果的
解释性。通过SPSS软件，我们选择了合适的聚类算法和相似性度量方法，进行了聚类分析。
3.结果解释：
根据聚类结果，我们将样本数据划分为多个聚类群组。对于每个聚类
群组，我们进行了详细的解释和描述，给出了其特点和含义。通过图表的
展示，我们能更直观地理解每个聚类群组的分布情况和区别。
4.结论：
综合分析结果，我们得出了对样本数据聚类结构的总体认识。同时，
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
数据挖掘-聚类分析实验报告
实验五、k-均值聚类算法
一、实验目的：
(1)熟悉VC++编程工具和k-均值聚类算法。
(2)在训练样本集上用VC++编程工具编写用于k-均值聚类的程序，对任务相关数据运行k-均值聚类算法，调试实验。
(3)掌握距离计算方法和聚类的评价准则。
(4)写出实验报告。
二、实验原理：
1、k-均值聚类
k-均值聚类是一种基于形心的划分技术，具体迭代的计算步骤如下：
1) 在属性向量空间随机产生k个形心坐标。
2) 分别计算数据集D中的每个数据对象T i (1≤i≤n)到所有k个形心的距离度量Dist(i,j) (1≤i≤n, 1≤j≤k)，并将数据对象T i聚到最小距离度量的那一簇中。即T i∈C J，表示数据对象T i被聚到第J簇中。其中J=argmin(Dist(i,j))，表示J为可使得Dist(i,j)取最小值的那个j。
3) 按照形心的定义计算每一簇的形心坐标，形成下一代的k个形心坐标。
4) 如果不满足终结条件，转到2)继续迭代；否则结束。
其中，簇的形心可以有不同的的定义，例如可以是簇内数据对象属性向量的均值（也就是重心），也可以是中心点等；距离度量也可以有不同的定义，常用的有欧氏距离、曼哈顿（或城市块、街区）距离、闵可夫斯基距离等；终结条件可采用当对象的重新分配不再发生时，程序迭代结束。
2、终止条件
终止条件可以是以下任何一个：
1)没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。
2)没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。
3)误差平方和局部最小。
三、实验内容：
#include<iostream> #include<string>
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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
C 均值算法首先取定C 个类别和选取C 个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到C 类中的某一类，之后不断地计算类心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小
（2）、实验步骤
第一步：确定类别数C ，并选择C 个初始聚类中心。本次试验，我们分别将C 的值取为2和
3。用的是凭经验选择代表点的方法。比如：在样本数为N 时，分为两类时，取第1个点和第()12/+N INT 个点作为代表点；分为三类时，取第1、()13/+N INT 、()13/2+N INT 个点作为代表点；
第二步：将待聚类的样本集中的样本逐个按最小距离规则分划给C 个类中的某一类。 第三步：计算重新聚类后的个各类心，即各类的均值向量。
第四步：如果重新得到的类别的类心与上一次迭代的类心相等，则结束迭代，否则转至第二
步。
第五步：迭代结束时，换不同的初始值进行试验，将实验结果进行比较
（3）、实验流程图
（4）、本次试验我们用的聚类指标是误差平方和聚类准则J e
设i N 是第i 聚类i C 的样本数目，i z 是这些样本的均值，则把i C 中得各样本y 与均值i
z
间的误差平方和对所有类相加后为：
∑∑=∈-
=
c
i C
y i
e
i
m y
J
1
2
当C取不同的值时各自算出它们的e
J，进行比较。
5.心得体会
通过本次试验，我们队C均值聚类法以及分级聚类法都有了较好的理解，并且在用MATLAB编程方面都有了很大进步。
部分代码：
%C=2
clc;
clear all;
[FH FW]=textread('C:\Users\xuyd\Desktop\homework\FEMALE.txt','%f %f');
[MH MW]=textread('C:\Users\xuyd\Desktop\homework\MALE.txt','%f %f');
FA=[FH FW];FA=FA';
MA=[MH MW];MA=MA';
for k=1:50
NT(:,k)=FA(:,k);
end
for k=51:100
NT(:,k)=MA(:,k-50);
end
z1=NT(:,1);z2=NT(:,51);
for k=1:100
a=z1,b=z2
G1=zeros(2,100);G2=zeros(2,100);
for i=1:100
d1=sqrt((NT(1,i)-z1(1,1))^2+(NT(2,i)-z1(2,1))^2);
d2=sqrt((NT(1,i)-z2(1,1))^2+(NT(2,i)-z2(2,1))^2);
if d1 G1(:,i)=NT(:,i); else G2(:,i)=NT(:,i); end end G1(:,find(sum(abs(G1),1)==0))=[]; G2(:,find(sum(abs(G2),1)==0))=[]; z1=mean(G1,2); z2=mean(G2,2);