数据挖掘聚类算法课程设计报告
《数据仓库与数据挖掘》实验二聚类分实验报告37
实验二、聚类分析实验报告一、实验目的通过计算机编程实现并验证谱系聚类法的模式分类能力，了解和掌握最小距离归类原则在模式识别中的重要作用与地位。
二、实验内容1）用Matlab 实现谱系聚类算法，并对给定的样本集进行分类；2）通过改变实验参数，观察和分析影响谱系聚类算法的分类结果与收敛速度的因素；三、实验原理、方法和手段人类认识世界往往首先将被认识的对象进行分类，聚类分析是研究分类问题的多元数据分析方法，是数值分类学中的一支。
多元数据形成数据矩阵，见下表1。
在数据矩阵中，共有n 个样品 x 1，x 2，…，x n （列向），p 个指标（行向）。
聚类分析有两种类型：按样品聚类或按变量（指标）聚类。
距离或相似系数代表样品或变量之间的相似程度。
按相似程度的大小，将样品（或变量）逐一归类，关系密切的类聚到一个小的分类单位，然后逐步扩大，使得关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品（或变量）都聚集完毕，形成一个表示亲疏关系的谱系图，依次按照某些要求对样品（或变量）进行分类。
⑴ 分类统计量----距离与相似系数① 样品间的相似性度量----距离用样品点之间的距离来衡量各样品之间的相似性程度（或靠近程度）。
设(,)i j d x x 是样品 ,i j x x 之间的距离，一般要求它满足下列条件：1)(,)0,(,)0;2)(,)(,);3)(,)(,)(,).i j i j i j i j j i i j i k k j d x x d x x x x d x x d x x d x x d x x d x x ≥=⇔==≤+且在聚类分析中，有些距离不满足3），我们在广义的角度上仍称它为距离。
欧氏距离1221(,)()pi j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ 绝对距离1(,)||pi j ik jk k d x x x x ==-∑⏹ Minkowski 距离11(,)()pmm i j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ Chebyshev 距离1(,)max ||i j ik jk k pd x x x x ≤≤=-⏹ 方差加权距离12221()(,)pik jk i j k k x x d x x s =⎡⎤-=⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑ 其中 221111,().1n n ik k ik k i i x x s x x n n ====--∑∑ ⏹ 马氏距离112(,)()()T i j i j i j d x x x x S x x -⎡⎤=--⎣⎦其中 S 是由样品12,,...,,...,j n x x x x 算得的协方差矩阵：1111,()()1n n T i i i i i x x S x x x x n n ====---∑∑ 样品聚类通常称为Q 型聚类，其出发点是距离矩阵。
数据挖掘分析课程设计数据
数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告一、课程简介数据挖掘是指利用计算机科学方法从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与聚类、关联与序列挖掘、异常检测等内容。
通过本课程的学习，不仅可以掌握数据挖掘理论知识，而且能够运用相关算法实现对大规模数据的挖掘和分析。
二、课程内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个方面。
在这里，我们将介绍数据挖掘的数据预处理流程，并且演示一些数据预处理的具体操作方法。
2. 分类与聚类分类和聚类是数据挖掘的两个主要任务。
分类是将数据分成若干个类别的过程，而聚类则是把数据分成若干个相似的组。
在这个模块中，我们介绍了分类和聚类的基本概念、常用算法和具体应用场景。
3. 关联与序列挖掘关联与序列挖掘是数据挖掘的另外两个任务。
它们主要用于挖掘数据之间的相关性，并且能够发现在数据之间的因果关系和规律。
在这个模块中，我们将介绍关联与序列挖掘的基本原理，以及一些实际的案例分析。
4. 异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要任务，它主要用于在给定的数据集中检测出异常值。
在这个模块中，我们将介绍异常检测的基本概念和常用的算法模型，以及一些实际的应用案例。
三、课程收获通过学习数据挖掘课程，我获得了以下几个方面的收获：1. 系统性的学习了数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，掌握了常见的数据挖掘技术和方法，提高了自己的数据分析和挖掘能力。
2. 实战性的学习了数据挖掘的操作流程和方法，掌握了数据预处理、关联与序列挖掘、分类与聚类、异常检测等操作技能，能够熟练运用数据挖掘工具对实际问题进行分析和挖掘。
3. 拓展了实际应用场景的视野，在学习的过程中遇到了许多实际的数据挖掘案例，对于不同应用场景的数据挖掘方法和技术有了更加深刻的认识。
四、课程总结数据挖掘是一个非常广泛的领域，它随着数据技术的不断发展和数据的爆炸式增长，正变得越来越重要。
数据挖掘分类算法实验报告
数据挖掘分类算法实验报告数据挖掘分类算法实验报告一、引言数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、规律和知识的过程。
在现代社会中，数据挖掘已经成为了一项重要的技术，广泛应用于各个领域。
其中，分类算法是数据挖掘中的一种重要技术，它可以将数据集中的样本分为不同的类别，从而实现对数据的有效分类和预测。
二、实验目的本实验旨在比较和评估常见的数据挖掘分类算法，包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
通过对多个数据集的实验，对这些算法的分类性能进行评估，并分析其适用场景和优缺点。
三、实验方法1. 数据集选择本实验选择了三个不同类型的数据集，包括鸢尾花数据集、心脏病数据集和手写数字数据集。
这些数据集代表了常见的分类问题，具有不同的特征和类别分布。
2. 特征选择和预处理在进行分类算法之前，需要对原始数据进行特征选择和预处理。
特征选择是为了从原始数据中选择出最具有代表性和区分度的特征，以提高分类算法的效果。
预处理包括数据清洗、缺失值处理和数据标准化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
3. 算法实现和评估在实验中，我们使用Python编程语言实现了决策树、朴素贝叶斯和支持向量机三种分类算法。
对于每个数据集，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对分类模型进行训练，然后使用测试集评估分类算法的性能。
评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
四、实验结果与分析1. 鸢尾花数据集实验结果在对鸢尾花数据集进行分类实验时，我们发现决策树算法表现最好，准确率达到了95%以上，而朴素贝叶斯算法和支持向量机算法的准确率分别为90%和93%。
这说明决策树算法在处理鸢尾花数据集时具有较好的分类能力。
2. 心脏病数据集实验结果对于心脏病数据集，朴素贝叶斯算法表现最好，准确率超过了90%，而决策树算法和支持向量机算法的准确率分别为85%和88%。
这说明朴素贝叶斯算法在处理心脏病数据集时具有较好的分类效果。
3. 手写数字数据集实验结果在对手写数字数据集进行分类实验时，支持向量机算法表现最好，准确率超过了98%，而决策树算法和朴素贝叶斯算法的准确率分别为90%和92%。
《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告
实验设计过程及分析：1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。
（预处理，构建5个特征后确定K 值，构建模型并评价）代码：setwd("D:\\Mi\\数据挖掘\\")datafile<-read.csv("USER_INFO_M.csv")zscoredFile<- na.omit(datafile)set.seed(123) # 设置随机种子result <- kmeans(zscoredFile[,c(9,10,14,19,20)], 4) # 建立模型，找聚类中心为4round(result$centers, 3) # 查看聚类中心table(result$cluster) # 统计不同类别样本的数目# 画出分析雷达图par(cex=0.8)library(fmsb)max <- apply(result$centers, 2, max)min <- apply(result$centers, 2, min)df <- data.frame(rbind(max, min, result$centers))radarchart(df = df, seg =5, plty = c(1:4), vlcex = 1, plwd = 2)# 给雷达图加图例L <- 1for(i in 1:4){legend(1.3, L, legend = paste("VIP_LVL", i), lty = i, lwd = 3, col = i, bty = "n")L <- L - 0.2}运行结果：2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据，构建决策树模型，实现对流失客户的预测，F1值。
生物数据挖掘聚类分析实验报告
实验三 聚类分析一、实验目的1. 了解典型聚类算法2. 熟悉聚类分析算法的思路与步骤3. 掌握运用Matlab 对数据集做聚类分析的方法二、实验内容1. 运用Matlab 对数据集做K 均值聚类分析2. 运用Matlab 对数据集做基于密度的聚类分析三、实验步骤1.写出对聚类算法的理解聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster ）分析是由若干模式（Pattern ）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement ）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。
在进行聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。
2.写出K-means 算法步骤通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最大化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。
具体步骤如下：(1)首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心；(2)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；(3)再要求形成的簇的质心。
这个迭代重定位过程不断重复，直到目标函数最小化为止。
设p 表示数据对象，i c 表示 簇i C 的均值，通常采用的目标函数形式为平法误差准则函数： 21||||∑∑=∈-=k i C p i i c p E （欧几里得距离）3.写出DBSCAN 算法步骤与均值漂移聚类类似，DBSCAN 也是基于密度的聚类算法。
具体步骤如下：（1）首先确定半径r 和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为中心，r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints，如果大于或等于minPoints则改点被标记为central point,反之则会被标记为noise point。
聚类分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
数据挖掘实验报告-聚类分析
数据挖掘实验报告（三）聚类分析姓名：李圣杰班级：计算机1304学号：1311610602一、实验目的1、掌握k-means 聚类方法；2、通过自行编程，对三维空间内的点用k-means 方法聚类。
二、实验设备PC 一台，dev-c++5.11三、实验内容1.问题描述：立体空间三维点的聚类.说明：数据放在数据文件中(不得放在程序中)，第一行是数据的个数，以后各行是各个点的x,y,z 坐标。
2.设计要求读取文本文件数据，并用K-means 方法输出聚类中心 3. 需求分析k-means 算法接受输入量k ；然后将n 个数据对象划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。
然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下：21∑∑=∈-=ki iiE C p m p (1)其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。
公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
四、实验步骤Step 1.读取数据组，从N 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； Step 2.循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止； Step 3.根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分；Step 4.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）。
数据挖掘WEKA实验报告3
数据挖掘-WEKA
实验报告三
姓名及学号：杨珍20131198
班级：卓越计科1301
指导老师：吴珏老师
一、实验内容
1、聚类算法（掌握weka中k-means算法的使用）
1）加载weather.arrf文件，选择SimplerKmeans算法，使用默认参数，进行聚类。
对聚类结果进行分析。
2）使用EM算法进行聚类。
3）分别使用DBSCAN和OPTICS算法进行聚类，对结果进行分析。
二、实验步骤
(1)加载iris.arrf文件，选择SimplerKmeans算法
(2)使用EM算法进行聚类。
(3)使用DBSCAN进行聚类
(4)使用OPTICS进行聚类
二、思考与分析
1请分析为什么两种聚类方法的集成有时会改进聚类的质量和效率。
每种聚类方法各有自己的优缺点，采用两种聚类方法在某种程度上会使两种方法的优点缺点互补，从而提高质量和效率。
数据挖掘课设报告
数据挖掘课设报告在当今数字化的时代，数据挖掘已经成为了从海量数据中获取有价值信息的关键技术。
通过本次数据挖掘课程设计，我深入了解了数据挖掘的流程和方法，并在实践中积累了宝贵的经验。
一、课程设计背景与目标随着信息技术的飞速发展，各个领域都积累了大量的数据。
这些数据中蕴含着丰富的知识和潜在的价值，但如何有效地提取和利用这些信息成为了一个重要的挑战。
数据挖掘作为一种能够从大规模数据中发现模式、趋势和关系的技术，具有重要的应用价值。
本次课程设计的目标是运用所学的数据挖掘知识和技术，解决一个实际的问题，并通过实践加深对数据挖掘流程和方法的理解，提高数据分析和解决问题的能力。
二、数据来源与预处理为了完成课程设计任务，我选择了一个公开的数据集，该数据集包含了有关_____的信息。
在获取数据后，首先需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
在数据清洗过程中，我处理了缺失值、异常值和重复值等问题。
对于缺失值，根据数据的特点采用了合适的填充方法，如均值填充、中位数填充或使用模型预测填充。
对于异常值，通过数据可视化和统计分析进行识别，并根据具体情况进行删除或修正。
在数据集成方面，将来自多个数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和准确性。
数据变换则包括对数据进行标准化、归一化和编码等操作，以便于后续的分析和建模。
最后，通过数据规约技术，如特征选择和主成分分析，减少数据的维度和规模，提高数据处理的效率。
三、数据挖掘方法选择与应用根据问题的特点和数据的特征，我选择了以下几种数据挖掘方法进行分析：1、分类算法决策树：决策树是一种直观且易于理解的分类算法。
通过对数据的递归分割，构建一棵决策树，能够根据输入的特征预测目标变量的类别。
支持向量机（SVM）：SVM 是一种基于核函数的分类算法，对于线性不可分的数据具有较好的分类效果。
随机森林：随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法，通过集成多个决策树的预测结果，提高了分类的准确性和稳定性。
聚类算法_实验报告
一、实验背景随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何有效地对海量数据进行处理和分析成为了一个重要课题。
聚类算法作为一种无监督学习方法，在数据挖掘、模式识别等领域有着广泛的应用。
本实验旨在通过实际操作，了解聚类算法的基本原理、实现方法及其在实际问题中的应用。
二、实验目的1. 理解聚类算法的基本原理和流程；2. 掌握K-means、层次聚类、DBSCAN等常用聚类算法；3. 分析不同聚类算法在处理不同类型数据时的优缺点；4. 学会使用聚类算法解决实际问题。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据库：Pandas4. 机器学习库：Scikit-learn四、实验内容1. K-means聚类算法（1）数据准备本实验使用的数据集为Iris数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征。
（2）算法实现使用Scikit-learn库中的KMeans类实现K-means聚类算法。
（3）结果分析通过绘制样本分布图，观察聚类效果。
根据聚类结果，将样本分为3类，与Iris数据集的类别标签进行对比。
2. 层次聚类算法（1）数据准备本实验使用的数据集为鸢尾花数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征。
（2）算法实现使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类实现层次聚类算法。
（3）结果分析通过绘制树状图，观察聚类过程。
根据聚类结果，将样本分为3类，与鸢尾花数据集的类别标签进行对比。
3. DBSCAN聚类算法（1）数据准备本实验使用的数据集为Iris数据集。
（2）算法实现使用Scikit-learn库中的DBSCAN类实现DBSCAN聚类算法。
（3）结果分析通过绘制样本分布图，观察聚类效果。
根据聚类结果，将样本分为3类，与Iris 数据集的类别标签进行对比。
五、实验结果与分析1. K-means聚类算法K-means聚类算法在Iris数据集上取得了较好的聚类效果，将样本分为3类，与真实标签一致。
聚类分析 数据挖掘课程设计
数据挖掘课程设计一．实验目的1）请根据所给的天津各区县经济和教育数据分别做聚类分析，并给出你的结论分析。
2）聚类分析结果时候与你的直观感受相符合？如果不符，请解释并给出解决方法。
二．实验过程及结果分析本实验采用聚类分析来对各个区县进行分类，这里我使用SPSS 20来进行聚类分析。
输入各区县经济数据如下图：使用SPSS 进行K均值聚类分析，分为六类，得到如下结果：每个聚类中的案例数聚类1 1.0002 4.0003 5.0004 4.0005 1.0006 1.000有效16.000缺失.000上图中的第三列(QCL_1)即为分类情况，说明如下：北辰区分为一类，标记为1；河东区、宝坻区、宁河县、蓟县分为一类，标记为2；南开区、河北区、津南区、武清区、静海县分为一类，标记为3；和平区、河西区、东丽区、西青区分为一类，标记为4；滨海新区为一类，标记为5；红桥区分为一类，标记为6 。
结果分析：分类结果从整体来看还是比较合理的。
滨海新区这一地区产值非常高，毫无疑问是单独的一类；红桥区产值最低，也分为一类，这个与我的直观感受不太相符，作为天津市市内六区之一的红桥区，产值最低，分为一类，我觉得很不可思议，问题可能是数据量不够大，或者说评价指标太少，这里我们只有一个评价指标（总产值），导致结果具有偶然性，适当增加评价指标应该可以增加结果的准确性。
输入各区县教育数据（中学数量和中学在校生以及教师数量）如下图：使用SPSS 对这三个变量进行K均值聚类分析，分为六类，得到如下结果：每个聚类中的案例数聚类1 1.0002 1.0003 2.0004 6.0005 1.0006 5.000有效16.000缺失 1.000上图中的第五列(QCL_1)即为分类情况，说明如下：滨海新区分为一类，标记为1；蓟县分为一类，标记为2；武清区、宝坻区分为一类，标记为3；和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、宁河县分为一类，标记为4；静海县分为一类，标记为5；红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区分为一类，标记为6 。
数据挖掘报告-Kmeans算法
数据挖掘报告-Kmeans算法数据挖掘课程报告班级 XXXXXX学⽣姓名 XXXXXX学号 2010100XXXXX指导教师 XXXXXXX⽇期 2013年10⽉15⽇k-means 算法与猫群算法的聚类效果⽐较分析摘要：本⽂在聚类个数k 值预先设定的前提下，分别应⽤了k-means 算法、猫群算法对储层含油性问题进⾏聚类分析，⽐较了这两种算法的聚类效果。
实验结果显⽰：本⽂所采⽤的传统的k-means 算法常容易陷⼊局部最优。
⽽猫群算法在样本数⽬较⼩时（如以表oilsk81为例时），是⼀种快速、⾼效的识别算法。
当样本数⽬翻倍时，受实际算法代码设计的影响，识别的正确率将会下降，这也充分说明了猫群算法的运算效果受代码和样本⼤⼩的影响，有较⼤的不确定性。
关键词：k-means ；猫群算法；聚类分析；1 引⾔K-means 算法[1]是由J.B. Mac Queen 于1967 年提出的，该算法是⼀个经典的基于划分的聚类算法，因其算法效率较⾼，易于其它⽅法相结合，⽬前已成为数据挖掘、机器学习、模式识别和数量统计等领域应⽤最⼴的聚类算法之⼀。
近⼏年来提出了很多的群体智能算法，这些算法都是通过模仿⽣物界中某些动物的⾏为演化出来的智能算法[2]。
猫群算法作为群体智能算法之⼀，具有良好的局部搜索和全局搜索能⼒[3]，算法控制参数较少，通过两种模式的结合搜索，⼤⼤的提⾼了搜索优良解的可能性和搜索效率，较其他算法较容易实现，收敛速度快，具有较⾼的运算速度，易于其他算法结合。
但也有出现“早熟”现象的弊端[4]。
群体中个体的优化只是根据⼀些表层的信息，即只是通过适应度值来判断个体的好坏，缺乏深层次的理论分析和综合因素的考虑。
由于猫群算法出现较晚，该算法⽬前主要应⽤于函数优化问题[5]，故在聚类分析研究⽅⾯，很有必要对猫群算法进⾏深⼊研究。
传统的k-means 算法与新兴的聚类⽅法猫群算法相⽐较会有哪些异同点呢，接下来将具体阐述。
数据挖掘--课程报告(关联规则、聚类等)
数据挖掘结课报告学院：专业：学号：姓名：摘要：数据挖掘（Data Mining）是利用一种或多种计算机学习技术，从数据中自动分析并提取信息的处理过程。
数据挖掘的目的是寻找和发掘数据中潜在的有价值的信息、知识、规律、联系和模式。
它是当前热门的、具有广阔商业应用前景的一个研究领域。
本文笔者结合专业所学，简单介绍了数据挖掘在本专业应用。
并做了数据挖掘试验工作，分析了相应结果。
关键词：数据挖掘；地球物理；分类预测；聚类分析；关联规则§1 介绍国内外的数据挖掘技术的应用研究，均只是从数据驱动的角度实施挖掘过程，而忽略了领域专家的所具有的专业背景知识，缺乏人机交互机制。
因此，根据各种地球物理勘探数据的特征，从勘探领域模型驱动的角度出发，引入数据挖掘技术，确定其挖掘思路，建立各种挖掘方法之间的联系，利用其数学模型和数学分析方法从海量的数中获得最大增益信息来指导勘探，不仅是数据的需要，更重要的是为地球物理勘探提供了一种高效率、高精度、低成本、高回报的新方法[1]。
在国内，部分学者将数据挖掘这门新方法在地球物理应用领域进行了积极探索[1-3]。
李雄炎等[1](2009)在石油天然气勘探领域进行了数据挖掘应用探索。
朱传华等[3](2010)应用数据挖掘技术，从滑坡灾害历史数据中挖掘出有利于滑坡灾害预测预报的有效信息，为预警指挥系统服务。
可以说，数据挖掘在地球物理方面的应用前景较好，但需要国内外学者进一步探索，发挥交叉学科作用，使数据挖掘可以服务于地球物理领域。
本文仅利用老师提供的非地球物理资料样本，操作weka进行一些简单实验，熟悉数据挖掘方法。
§2实验2.1 分类预测分类是以寻找一个分类函数或者建立一个分类模型为目的[4-6]。
其中决策树算法则是数据挖掘领域中研究分类问题最常见的方法，本文将以J48(C4.5)和Naive Bayes为例进行试验，本次实验笔者选择的数据样本均为zoo.arff，结果如下图1所示。
数据挖掘课程设计报告题目
数据挖掘课程设计报告题目一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、任务和过程；2. 掌握常见的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等；3. 了解数据预处理、特征工程在数据挖掘中的作用；4. 掌握运用数据挖掘技术解决实际问题的方法。
技能目标：1. 能够运用数据挖掘软件（如WEKA、Python等）进行数据挖掘实验；2. 能够独立完成数据预处理、特征工程、模型构建等数据挖掘流程；3. 能够根据实际问题选择合适的数据挖掘算法，并调整参数优化模型；4. 能够撰写数据挖掘报告，对挖掘结果进行分析和解释。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学习热情；2. 培养学生的团队协作意识，学会与他人共同解决问题；3. 培养学生具备良好的数据伦理素养，尊重数据隐私，遵循数据挖掘道德规范；4. 培养学生勇于面对挑战，克服困难，独立解决问题的精神。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重理论与实践相结合。
课程目标旨在使学生掌握数据挖掘的基本知识和技能，培养其运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其在学习过程中形成积极的学习态度，具备良好的团队协作精神和数据伦理素养。
通过本课程的学习，为学生未来的学术研究或职业发展奠定基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念：数据挖掘定义、任务、过程；2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化；3. 特征工程：特征选择、特征提取、特征变换；4. 常见数据挖掘算法：分类（决策树、支持向量机等）、聚类（K均值、层次聚类等）、关联规则挖掘（Apriori算法、FP-growth算法等）；5. 数据挖掘软件应用：WEKA、Python等；6. 模型评估与优化：交叉验证、评估指标（准确率、召回率等）、参数调优；7. 实际案例分析与讨论：运用数据挖掘技术解决具体问题，如商品推荐、客户分群等；8. 数据挖掘报告撰写：报告结构、数据分析与解释。
数据挖掘中的聚类算法设计
数据挖掘中的聚类算法设计在数据挖掘的广阔领域中，聚类算法是一种常用的技术，用于对未标记数据进行分类和分组。
聚类算法通过识别数据集中的相似模式和结构，帮助研究人员和企业发现隐藏在大数据中的有意义的信息。
而在聚类算法的设计中，选择合适的聚类算法以及进行参数调优非常重要。
首先，我们来介绍一种经典的聚类算法——K均值算法(K-means)。
K均值算法是一种迭代的、基于距离的聚类算法。
它的基本思想是，将数据集分为K个簇，每个簇包含最接近该簇均值的数据点。
首先，随机选择K个簇中心点，然后将数据点分配给最接近的簇中心，再根据分配结果调整簇中心。
重复以上两个步骤，直到簇中心不再发生变化或达到设定的迭代次数。
然而，K均值算法存在一些问题，例如：对异常点敏感、对初始点的选取敏感等。
因此，研究人员提出了许多改进的聚类算法，例如DBSCAN和层次聚类算法(Hierarchical Clustering)。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过定义数据点的邻域来确定簇的数量和形状。
DBSCAN中的核心思想是，一个数据点的邻域内包含足够数量的数据点，则该数据点属于一个簇；如果邻域内的数据点数量不足，则该数据点为噪音点。
相较于K均值算法，DBSCAN算法不需要事先指定簇的数量，且对噪音点具有较好的容忍度。
层次聚类算法是一种通过不断合并或分裂数据点来构建聚类的方法。
它从只包含一个数据点的小簇开始，逐渐合并具有最小距离的簇，直到形成一个或多个大簇。
此外，层次聚类算法还可以通过分裂大簇，细分成更多的子簇。
这种自底向上或自顶向下的聚类过程能够提供不同层次的聚类结果，具有更好的灵活性和可解释性。
除了上述提到的聚类算法，还有许多其他的聚类算法如谱聚类、密度比聚类等。
这些算法在不同的应用场景中具有不同的优势和适用性。
例如，在社交网络分析中，谱聚类算法可以通过分析网络中的连接关系，发现社区结构和关键人物；在图像处理中，密度比聚类算法可以通过测量像素点之间的相似性，实现图像分割和特征提取。
数据挖掘聚类算法课程设计报告
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告1.数据源描述1.1数据特征本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。
数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。
一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。
可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。
图1 数据格式例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。
其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。
植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。
1.2任务要求聚类。
采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。
2.数据预处理2.1数据清理所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。
数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。
例如：abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,viabelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,viabelmoschus moschatus,hi,pr上述数据中第行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。
从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。
在聚类过程中第行数据是无用的，因此要对其进行清理。
数据挖掘中聚类算法的应用设计
吉林电子信息职业技术学院毕业论文（设计）题目：数据挖掘中聚类算法的应用设计系部：机电技术学院专业班级： 12级机电17班指导教师：高岩姓名：王增亮摘要聚类分析是数据挖掘中的一个主要研究方向，目前已经深入到各个领域并取得了很好的进步。
本文将从数据挖掘入手，详细探讨聚类算法在数据挖掘的发展过程中所起的作用，并对聚类算法在各个时期的理论和应用作相应分析。
最后，我们将对聚类的K-Means算法进行实例操作，分析聚类算法存在的问题和一些解决方案。
希望能总结对过去成果并对今后发展方向起到引导作用。
关键词:信息；数据挖掘；聚类分析；K-Means算法AbstractThe analyse of clustering is a major part in the data mining，which have already been applied into several domains and earned a large advancement . In the paper ，we will give a detailed discuss with the function of clustering algorithm acted on the developing of data mining ，starting with the introduction of data mining ， and give a analysis on the theoretics and appiciation of the cluster algorithm in different phases. At last， we will validate the K-Means algorihm of clusering ， analyse the problem existed in the algorithm and give some methods to reslove them through a given example . These maybe summarize the achievement and channel off the developing of data mining.KeyWords: Information; Data Mining; The Analyse of Clustering; The algorithmK Means目录摘要 (I)Abstract ............................................................................................................................. I I 目录 . (III)引言 (1)第1章聚类分析基本概念与算法 (2)1.1 聚类分析 (2)1.2 常见数据类型和距离公式 (2)1.3 聚类的一般步骤 (4)1.4 划分聚类 (4)1.5 层次聚类 (5)第2章新发展的聚类算法 (7)2.1 基于模糊的聚类方法 (7)2.2 量子聚类 (8)2.3 核聚类 (8)2.4 谱聚类 (9)第3章程序调试 (10)3.1 原理描述 (10)3.2 数据的引入和处理 (11)3.3 实验操作过程 (13)结束语 (20)参考文献 (21)引言当我们步入二十一世纪时，信息产业在全世界范围内以信息的几何增长的速率快速发展起来。
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数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告1.数据源描述1.1数据特征本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。
数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。
一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。
可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。
图1 数据格式例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。
其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。
植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。
1.2任务要求聚类。
采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。
2.数据预处理2.1数据清理所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。
数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。
例如：①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi③abelmoschus moschatus,hi,pr上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。
从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。
在聚类过程中第①行数据是无用的，因此要对其进行清理。
2.2数据变换本实验是依据植物的分布区域进行聚类，所给数据集中的分布区域是字符串形式，不适合进行聚类，因此将其变换成适合聚类的数值形式。
具体思想如下：数据集中总共包含68个区域，每一种植物的分布区域是这68个区域中的一部分。
本实验中将68个区域看成是数据对象的68个属性，这68个属性是二元类型的变量，其值只能去0或者1。
步骤如下：1.把68个区域按一定顺序存放在字符串数组(记为str)中(顺序可以自己定，确定后不能改变)。
2.为数据集中的每个数据对象设置一个长度为68字符串数组，初始元素值全为0。
将数据对象的分布区域逐个与str中的所有元素比较。
如果存在于str 中下标i的位置，就将该数据对象的字符串数组的第i位置为1。
例如，一个数据对象为：abies fraseri,ga,nc,tn,va。
其分布区域包含ga,nc,tn和va四个地区，将这四个地区逐个与str中全部68个元素比较。
假设这四个地区分别存在于str中的第0,1,2,3位置，则将为该数据对象设置的字符串数组中第0,1,2,3位置全部置为1。
★数据预处理代码(包括数据清理和数据变换)：public ArrayList<String> getRaw_DataSet() {ArrayList<String> raw_dataSet = new ArrayList<String>();// 定义集合存储从本地获取的数据BufferedReader bufferedReader = null;FileReader fileReader = null;File dataFile = new File(this.fileName);if (dataFile.exists()) {// 如果数据文件存在try {fileReader = new FileReader(this.fileName);bufferedReader = new BufferedReader(fileReader);String data = null;while ((data = bufferedReader.readLine()) != null) {if (isRightData(data))raw_dataSet.add(data);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}} elsethis.isFileExit = false;return raw_dataSet;}// getRaw_DataSet,从本地txt文件获取数据集public ArrayList<DataItem> getFinished_DataSet() {// 获取经过预处理，用来进行聚类的数据ArrayList<DataItem> finished_DataSet = new ArrayList<DataItem>();ArrayList<String> temp_DataSet = this.getRaw_DataSet();for (int i = 0; i < temp_DataSet.size(); i++) {ArrayList<String> eachRomItem = null;eachRomItem = this.spilt(temp_DataSet.get(i), ',');// 除去","后的每一行数据DataItem data_Item = new DataItem(eachRomItem, true);finished_DataSet.add(data_Item);}// forreturn finished_DataSet;}public boolean isRightData(String data) {// 筛选出合适的数据ArrayList<String> tempArrayList = new ArrayList<String>();tempArrayList = spilt(data, ' ');if (tempArrayList.size() <= 1)return false;return true;}// isRightData,筛选出合适的数据public ArrayList<String> spilt(String str, char ch) {ArrayList<String> words = new ArrayList<String>();// 用来存放找到的单词int beginIndex = 0;for (int i = 0; i < str.length(); i++) {if (str.charAt(i) != ch) {if (i != str.length() - 1)continue;else {words.add(str.substring(beginIndex));}} else {String temp = str.substring(beginIndex, i);words.add(temp);beginIndex = i + 1;}}// forreturn words;}3.聚类分析3.1 算法描述本实验采用了聚类分析中常用的K均值(K-Means)算法。
该算法思想如下：算法：K均值。
用于划分的K均值算法，每个簇的中心用簇中对象的均值表示。
输入：■k：簇的属目■D：包含n个对象的数据集。
输出：k个簇的集合。
方法：(1)从D中任意选择k个对象作为初始簇中心；(2)repeat(3) 根据簇中对象的均值，将每个对象(再)指派到最相似的簇；(4) 更新簇均值，既计算每个簇中对象的均值；(5)until 不再发生变化根据上述算法，结合本实验实际情况和数据集特征给出程序的执行流程图：图2 程序执行流程针对上面的流程图，有几点说明：1.数据预处理主要包括前述数据清理和数据变换，最终生成用于聚类分析的数据集。
2.簇的个数k 由用户指定，k 越大聚类过程耗时越久。
3.图中“最相似”意思就是距离中心点距离最近，本实验中采用欧几里得距离，其定义如下： )()()(222...2211),(x x x x x x jn in j i j i j i d ---+++= 其中),...,,(21x x x in i i i =和),...,(21x x x jn j j j =是两个n 维数据对象。
在本实验中，x i 1和x j 1分别代表为i,j 两个数据对象设置的字符串数组(参看2.2)中下标为1的元素值，此处n 为68。
4.流程图中的终止条件指的是：前后两次中心点之间的距离(仍然用欧几里得距离)是否小于设定的值。
例如，第n 次迭代完成后重新生成了k 个新的中心点，计算k 个新中心点与k 个旧的中心点距离之和并将结果与设定的值比较，若小于设定值则终止迭代，聚类完成，否则继续迭代。
3.2 算法实现图3 代码文件的组织结构上图是本实验源码的组织结构，该项目包含五个Java 类。
每个类的功能描述如下： ◆Cluster.java 类 该类定义了簇的结构，包含簇标志，簇成员和簇中心点三个字段。
该类的每一个实例对应于聚类过程中的一个簇。
◆DataItem.java 类 该类定义了数据对象的结构，主要包含数据对象名称(即植物名称)和数据对象字符串数组(即植物的分布区域)。
该类的每一个实例对应于数据集中的一个数据对象。
◆Main.java类该类是程序的核心类，主要功能是执行聚类过程，包括中心点的选取与更新，计算各个数据对象与中心点之间的距离并把其派分到最相似的簇等。
◆ReadData.java类该类主要功能是生成聚类过程适用的数据集，包括读取文件，数据预处理等。
◆Tools.java类该类是一个工具类，其中定义了多个程序中使用到的静态方法。
★Mian.java类中的核心代码：(1) 随机选取中心点public void setCenter_ran() {// 第一次，从数据集中随机选取中心点beginTime = System.currentTimeMillis();System.out.println("聚类过程开始,开始于:" + Tools.currentTime());Random ran = new Random();int order = 0;// 随机选取中心点while (this.center.size() < numOfCluster) {order = ran.nextInt(toBeProcessed.size());if (Tools.isProCener(toBeProcessed.get(order), this.center)) this.center.add(toBeProcessed.get(order));}// while}(2)初始化簇集合public void initArrayCluster(ArrayList<DataItem> center) {// 初始每个簇中的中心点属性this.arrayCluster.clear();// 把簇集合清空for (int i = 0; i < center.size(); i++) {Cluster cluster = new Cluster(i, center.get(i));if (this.center.get(i).getIsDataItem())cluster.addMembers(center.get(i));this.arrayCluster.add(cluster);}}(3)执行聚类过程(计算距离，把数据对象派分到最相似簇中)public void runCluster(ArrayList<DataItem> center) {int beyondIndex = 0;// 判断数据项属于哪一个簇，初始默认为是0簇Random rd = new Random();// 随机函数printBeginInfo();// 打印以此迭代开始前的信息。