【原创】数据挖掘课程论文：基于K-means算法的微博用户特征聚类研究附数据代码
kmeans文献
K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）是一种常用的无监督机器学习算法，常用于将数据集划分成具有相似特征的类别。
K均值聚类算法的核心思想是根据样本之间的相似性（距离）将样本划分到不同的类别中，使得同一类别内的样本相似度最大，不同类别之间的样本相似度最小。
下面是一些关于K均值聚类算法的相关参考文献，讨论了K均值聚类算法的性质、改进方法以及在实际应用中的应用情况。
1.“A Comparative Study on K-means Algorithm” (2004) by M. Hamerlyand C. Elkan. 该文献通过对K均值算法进行了深入的研究，探讨了不同初始点对聚类效果的影响，同时比较了K均值算法与其他聚类算法的性能。
2.“K-means++: The Advantages of Careful Seeding” (2007) by D. Arthurand S. Vassilvitskii. 该文献提出了一种改进的K均值算法初始点选择方法，称为K-means++。
通过使用K-means++方法选择初始点，可以更快地收敛到全局最优解。
3.“A Kernel K-means Clustering Algorithm” (2004) by I. Gath and A. B.Geva. 该文献提出了一种基于核函数的K均值聚类算法，在处理非线性数据时表现出色。
通过将样本数据映射到高维特征空间，可以更好地解决非线性聚类问题。
4.“Robust K-means Clustering with Outliers” (2004) by C. C. Aggarwaland P. S. Yu. 该文献讨论了K均值聚类算法在存在离群点（outliers）情况下的性能问题，并提出了一种鲁棒性更强的K均值聚类算法。
5.“A Comparative Study of K-means Variants on Clustering Algorithm”(2012) by N. K. Jha and S. C. Tripathy. 该文献对多种K均值聚类算法进行了比较研究，包括K-means、K-medoids、K-harmonic means等，分析了它们在不同数据集上的性能差异。
基于LDA改进的K-means算法在短文本聚类中的研究
基于LDA改进的K-means算法在短文本聚类中的研究冯靖;莫秀良;王春东【摘要】在短文本聚类的过程中,常发现特征词的稀疏性质、高维空间处理的复杂性.由于微博的内容长度限制和特征稀疏性,特征向量的高维度被执行,导致模糊聚类结果.本文使用了Latent Dirichlet Allocation主题模型,对训练数据进行建模,并将主题术语扩展原始微博的特征,从而丰富了聚类文本特征,提高聚类效果.实验结合K-means和Canopy聚类算法对文本数据进行处理,提出了LKC算法,弥补了K-means算法对初始聚类中心点选取的敏感性,结果实现了更高的精度和聚类F1-measure的测量值.F1值提高了10％,准确度提高了2％.%In the process of short text clustering,the sparse nature of the characteristic words,the complexity of the high-dimensional space processing are often found.Due to the content length limitation of the micro blog and its feature sparsity,the high dimensionality of feature vectors is performed,resulted in obscured clustering results.A Latent Dirichlet Allocation (LDA)theme model is proposed to the training data,and extend the subject term into the characteristics of the original micro blog,such that to enrich the category features to improve the clustering consequent.Our experiment combines K-means and Canopy clustering algorithm to process the text data and the results achieve higher accuracy and F1-measure.The F1 value improved by 10％,and the accuracy improved by 2％.【期刊名称】《天津理工大学学报》【年(卷),期】2018(034)003【总页数】5页(P7-11)【关键词】短文本;LDA;K-means聚类;Canopy聚类【作者】冯靖;莫秀良;王春东【作者单位】天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津300384;天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津300384;天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津300384【正文语种】中文【中图分类】TP391.1自媒体时代[1]，除了新奇的交流体验，微博也产生了大量的冗余或无用的短文本内容.微博数据在舆情监控方面得到广泛的应用，它在舆情信息工作中扮演着不可忽视的角色.传统的K-means算法能够有效地处理大数据集而被广泛使用，但对于微博短文本聚类时通常存在以下局限：（1）聚类的数目和聚类的初始中心点的选取比较敏感.（2）微博的表达非常口语化，语法的使用不规范，通常使用图像、视频、链接和其他多媒体技术.因此，数据收集和预处理过程变得更具挑战性.（3）针对短文本特征关键词词频过低，使用传统的向量空间模型Vector Space Model 模型会陷入维度过高，产生大量的0值，从而不能真实的描述文本.目前，针对短文本特征信息少，只有少量的字可以被分析使用的特性，国内外对短文本聚类[2-3]已经进行了比较深入的研究，文献[4]提出通过结合语义改进K-means短文本聚类算法，通过语义集合表示短文本缓解了短文本特征关键词的稀疏性问题.但是文中语义距离的计算忽略了上下文语境，语义距离的计算不够精确.文献[5]提出一种结合上下文语义的短文本聚类算法，首先通过发现词语间共现关系引入上下文语义信息对传统的TF-IDF权重计算进行修改然后进一步结合潜在语义分析方法降维到潜在语义空间完成短文本聚类，改善了短文本特征不足及特征高维稀疏问题.文献[6]提出基于语义特征选取与改进K均值算法的文本聚类，在对文本进行预处理过程采用语义特征选择进行优化，且改进K-means初始聚类个数，减少了整个聚类算法的时间，提高聚类精度.文献[7]构造了一种针对中文网络短文本的特征表示，构建动态网络，用其支持聚类，可以获得满意的聚类结果.由于短文本，固有的缺陷，为了解决短长度、弱信号和小特征的问题，文献[8]中提出了一种用于短文本分类的语义词典方法.从文本中提取主题是具有挑战性的，文献[9]提出了一种通用框架，可以通过创建lager伪文档的原始文档来创建短文本的主题建模.在最初的实验过程中使用原始的TF-IDF计算权重值发现其并不适用于微博短文本，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的.考虑到传统主题模型在处理大规模文本时存在的局限性，本文使用LDA主题模型做文本特征抽取，其有效解决了文本挖掘中的特征稀疏等问题.1 聚类算法描述1.1 K-means算法K-means[10]算法是一种top-down的思想，它首先要解决的问题是，确定cluster数量，也就是K的取值.在确定了K后，再来进行数据的聚类.其具体实现过程如下所陈述：输入：待聚类文本数N，聚类数目k，最大迭代次数Stepmax，迭代终止条件m. 输出：k个聚类和迭代次数.1）从N个待聚类的文本选择K个聚类质心点为初始质心，例如c[0]=data[0]，...c[k-1]=data[k-1]；将data[0]...data[n]，分别与 c[0]...c[k-1]比较，若与 c[i]差值最少，就标记为i；2）Repeat.把剩下的点分配到最近的质量中心，形成k团.重新计算每个集群的质心，直到集群中心的质点没有变化或达到最大迭代次数.基于不同的算法，可以利用不同的指标来确定聚类算法的优缺点.对于文本聚类，K-means算法简单有效.但传统的K-means算法对初始聚类中心敏感，结果不同.它很容易进入局部最优，此外，它对噪声和异常值很敏感.因此，本文提出了一种基于LDA主题模型和canopy-kmeans算法的短文本聚类算法.1.2 Latent Dirichlet Allocation模型本文使用LDA文本主题空间模型，对文本特征进行抽取.LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，包含特征词、隐含主题和文档三层结构. 图1 LDA主题模型三层结构图Fig.1 Three-tier structure diagram of LDA theme model在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义，而语义挖掘的利器是主题模型，LDA[11]就是其中一种比较有效的模型.它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类.LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息.本文中利用LDA模型代替传统的VSM模型来提取隐藏的微博主题信息，并进行聚类分析.其有向概率图如下所示：图2 LDA概率图Fig.2 Latent dirichlet allocation model图2中，参数α反映出文本集中不同隐含主题间的相对强弱关系，参数β则代表主题自身的概率分布.z表示隐含主题，w表示词表的每个词，即观察值，θ代表文本-主题概率分布.对于给定的文本集D，包含M个文档，T个主题，而每个文档d中又包含N个词.LDA的主要工作是根据给定的一篇文档，推测其主题分布.LDA定义生成任意一个文本dj的过程陈述如下：1）选择一个N，N表示整个文档集中不同词语的个数；2）选择一个θ，θ是主题分布所服从的多项分布的参数；3）对于文档找那个的每一个词wn：（1）选择一个主题zn；（2）在选定主题zn后，在该主题对应的词分布中选择一个单词 wn，它的概率是p（w|zn，β）.1.3 相似度判定文本聚类的相似度计算使用余弦距离，假设三角形的三条边为a、b和c，边所对应的三个角为A、B和C，那么角A的余弦为：如果将三角形的边当成向量对待，则公式等价于：其中＜b，c＞是向量的内积，|b||c|是向量长度乘积.文本X和文本Y经过结构化处理后对应向量分别是：X1，X2，...X1000和 Y1，Y2，...，Y1000，则两文本间的余弦距离就可以用这两向量的余弦值来表示：在文本相似度判定中，由于文本特征向量定义的特殊性，其cosθ范围为[0，1]，即如果cosθ越接近于1时，两个文本越相似；当cosθ等于1时，则这两个文本是完全重复的；cosθ越小，则两个文本相关度越低.余弦相似度适用于短文本，用余弦距离计算文本的相似度首先基于词频统计的，根据公式（4）也可以看出，该距离的计算难度是随着文本的增多而增大的，因为文本变多，维度也随着提高了. 1.4 LKC聚类算法实现过程任何基于文本的系统都需要文档的一些表示，并且适当的表示取决于要执行任务的种类.聚类[12]是通过合适的策略把相似的对象聚到一个集合，该集合中的对象在某个方面有着相似的属性.本文选用K-Means method结合Canopymethod[13].K-Means是经典的基于原型的目标函数聚类方法，它试图找到最小的一组普通误差标准函数.但其初始K值的选择是随机性的，这会影响到后续实验聚类的结果.所以第一阶段首先使用Canopy算法选择合适的K个点作为初始质心，并排除与大部分数据点相差甚远的数据点.本文LKC聚类算法实验流程如下：图3 聚类算法流程图Fig.3 The flow chart of LKC clusteing alorithm2 实验结果及评价2.1 数据准备实验数据来自微博200万情感短文本.0到3分别对应不同类别的感情，0代表喜悦，1代表愤怒，2代表厌恶，3代表低落.在实验过程中，把这四类情感倾向分为两大类，0为积极，1、2和3为消极.实验中会对文本数据预处理主要使用Python进行文本预处理，包括文本分词，过滤停用词，词频统计，特征选择，文本表示等.中文文本一般需要用分词算法完成分词，它是没有类似英文空格的边界标志，不能像西方语言那样可以根据空格和标点符号完成分词.文本分词是一个处理的关键，词是最小的能够独立运用的语言单位，它的定义非常抽象且不可计算.网上已有许多开放的分词引擎，例如 BosonNLP、IKAnalyzer、NLPIR、SCWS、结巴分词、盘古分词等多款分词系统.停用词（Stop Words），最简单的如汉语中的“啊”、“的”、“啦”等词，它们没有具体的意义，不能体现文本所表示的内容，但几乎在所有文本中都出现，如果在聚类中考虑这些词，那么文本之间的相似性不能表现出内容的相似性，而是一些无意义的相似性，这不是我们所希望的.为此我们建立一个中文停止词词表，通过这个词表去掉短文本中的停用词.使用十分广泛，甚至过于频繁的一些单词，如果分词前就把停用词剔除，会导致分词不准.所以本文在分词后再根据停用词表把字符串中的停用词删掉.2.2 评价标准采用F1值和准确率（Accuracy）来衡量聚类算法的有效性.其中F1的值又取决于精确率（Precision，Pr）、召回率（Recall，Re）.精确率和召回率的计算公式如下：式（5）中：nj表示识别出的个体 j的总数；ni表示测试集中存在的个体总数；nij 表示正确识别的个体总数.F1-measure的值可以定义为（参数β=1时）：准确率（Accuracy）指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度.2.3 实验结果与分析为了充分验证本文改进算法的有效性，重复抽取数据进行实验，在一定程度上缓解了短文本表征中固有的高维度高稀疏性问题.为了降低实验的误差，对数据进行多次重复性实验.表1是取自迭代次数为300时的11次试验结果，因为每次的数据选取都是随机的，排除了与平均值相差较大的几个数据点.表1 两种算法运行结果对比表Tab.1 Comparison results of two algorithms实验序号标准K-means算法改进算法F1值 Acc F1值 Acc 1 0.550 7 0.533 0 0.625 8 0.511 5 2 0.551 6 0.530 4 0.626 5 0.512 6 3 0.552 1 0.530 7 0.625 3 0.510 4 4 0.553 1 0.530 1 0.625 1 0.511 2 5 0.553 5 0.529 6 0.623 6 0.508 56 0.552 5 0.529 3 0.6227 0.507 1 7 0.549 1 0.532 9 0.6238 0.5079 8 0.5537 0.530 1 0.628 1 0.512 3 9 0.552 4 0.530 3 0.625 6 0.510 9 10 0.553 5 0.5296 0.624 3 0.510 4 11 0.552 2 0.529 6 0.626 3 0.512 8平均值 0.552 2 0.530 5 0.625 1 0.510 5通过图4可以清晰的看出，相对于标准的K-means聚类算法，本文提出的改进的算法在F1-measure值上有明显的提高.从图4中可以看出，第8次重复性实验的结果中F1值为0.6281，较为理想.图4中F1值整体走势相对平缓，证明了基于LDA主题模型改进的K-means聚类算法在短文本数据处理上有一定的可行性. 图4 F1-measure值对比图Fig.4 Comparison diagram of F1-measure value 通过图5可以清晰的看出，本文算法在准确率上较标准的K-means聚类算法有明显的提高.其中在第6次实验中，精确率为0.507 1结果比较优秀.但是，从整体来看，本文改进算法的精确率走势不是特别稳定.由此可见，改进算法在精确率的稳定性上有待提高.图5 Acc值对比图Fig.5 Comparison diagram of Accuracy value图6和图7数值为迭代次数50到400的对比图，其中不同的迭代次数都进行20次重复实验取其平均值，为确保数据的准确性.通过图6和图7可以清晰看出，标准K-means算法和本文改进算法在不同迭代次数时，其F1-measure值和精确率均较标准算法有所提高.经过实验验证本文改进的算法在迭代次数为300时，F1-measure为0.625和精确率为0.51达到最优解.其中在迭代次数为200时，精确率为0.529 8与标准算法相差很少.图6 不同迭代次数F1值对比Fig.6 Comparison of F1values for different iterations图7 不同迭代次数Acc对比Fig.7 Comparison of Accuracy values for different iterations3 结论K-means的时间复杂度是线性的O（n*k*t），其中n为数据对象，k为指定的类别数，t为迭代次数上限，算法简单且收敛速度快，所以更适用于处理大规模文本.但是也存在对噪声和离群点敏感，容易达到局部最优等缺点.实验结果证明，改进的算法虽然在F1值和精确率上较传统算法均有所提高，但是稳定性较差.为了确保实验的准确性，进行了多次重复实验，每次实验数据从38万条数据里随机挑取10%的数据进行实验.在未来的工作中，将使用MapReduce框架来实现K-means 聚类算法.参考文献：［1］Pääkkönen P，Jokitulppo J.Quality management architecture for social media data［J］.Journal of Big Data，2017，4（1）：6.［2］ Xu J，Xu B，Wang P，et al.Self-Taught convolutional neural networks for short text clustering［J］.Neural Netw，2017，88：22-31. ［3］ Sun J G，Liu J，Zhao LY.Clustering algorithms research［J］.Journal of Software，2008，19（1）：48-61.［4］邱云飞，赵彬，林明明，等.结合语义改进的K-means短文本聚类算法［J］.计算机工程与应用，2016，52（19）：78-83.［5］张群，王红军，王伦文.一种结合上下文语义的短文本聚类算法［J］.计算机科学，2016，43（S2）：443-446.［6］何晓亮，宋威，梁久桢，等.基于语义特征选取与改进k均值算法的文本聚类研究［M］.重庆：《计算机科学》杂志社，2012.［7］贺涛，曹先彬，谭辉.基于免疫的中文网络短文本聚类算法［J］.自动化学报，2009，35（7）：896-902.［8］ Tang H J，Yan D F，Tian Y.Semantic dictionary based method for short text classification［J］.Journal of China Universities of Posts and Telecommunications，2013，20（13）：15-19.［9］ Bicalho P，Pita M，Pedrosa G，et al.A general framework to expand short text for topic modeling［J］.Information Sciences，2017，393（C）：66-81.［10］ Bai L，Cheng X，Liang J，et al.Fast density clustering strategies based on the k-means algorithm［J］.Pattern Recognition，2017，71：375-386.［11］ Sun Y.The collocation model based on LDA［C］//International Conference on Electronics and Information Engineering.SPIE：Bellingham WA，2015.［12］ Liu Y，Li Z，Xiong H，et al.Understanding of Internal Clustering Validation Measures［C］//IEEE International Conference on Data Mining.IEEE：Piseataway，2010：911-916.［13］ Zhao Q.Efficient algorithm of canopy-kmean based on hadoop platform［J］.Electronic Science and Technology.2014，27（02）：29-31.。
k-means论文
对k-means聚类算法的改进研究摘要:本文针对k-means算法对初值的依赖性，基于最小生成树原理选取聚类中心进行聚类。
根据寻找最优初值的思想提出了一种改进的k-means算法，将最小生成树的构造算法之一的卡斯克鲁尔（Kruskal Algorithm）算法以及贪心算法(Greedy Algorithm)的思想引入到k-means算法中。
关键字：k-means算法最小生成树贪心策略一、算法的改进思路的形成无论是原始的k-means算法还是加入了聚类准则函数的k-means算法,都有一个共同的特点,即采用两阶段反复循环过程，算法结束的条件是不再有数据元素被重新分配：1)指定聚类，即指定数据x i到某一个聚类，使得它与这个聚类中心的距离比它到其它聚类中心的距离要近；2)修改聚类中心。
k-means算法中急需解决的问题主要有三个：(l)在k-means算法中,k是事先给定的，这个k值的选定是很难估计的。
很多时候，我们事先并不知道给定的数据集应分成多少类最合适，这也是k-means 算法的一个不足。
有的算法是通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数目k，例如ISODALA算法。
关于k-means算法中聚类数目k值的确定，有些根据方差分析理论，应用混合F统计量来确定最佳分类数，并应用了模糊划分墒来验证最佳分类数的正确性。
在文献[26]中，使用了一种结合全协方差矩阵的RPCL算法，并逐步删除那些只包含少量训练数据的类。
而其中使用的是一种称为次胜者受罚的竞争学习规则，来自动决定类的适当数目。
它的思想是：对每个输入而言，不仅竞争获胜单元的权值被修正以适应输入值，而且对次胜单元采用惩罚的方法，使之远离输入值。
(2)在k-means算法中常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，考察误差平方和准则函数发现：如果各类之间区别明显且数据分布稠密，则误差平方和准则函数比较有效；但是如果各类的形状和大小差别很大，为使误差平方和的值达到最小,有可能出现将大的聚类分割的现象。
kmeans的聚类算法
kmeans的聚类算法K-means是一种常见的聚类算法，它可以将数据集划分为K个簇，每个簇包含相似的数据点。
在本文中，我们将详细介绍K-means算法的原理、步骤和应用。
一、K-means算法原理K-means算法基于以下两个假设：1. 每个簇的中心是该簇内所有点的平均值。
2. 每个点都属于距离其最近的中心所在的簇。
基于这两个假设，K-means算法通过迭代寻找最佳中心来实现聚类。
具体来说，该算法包括以下步骤：二、K-means算法步骤1. 随机选择k个数据点作为初始质心。
2. 将每个数据点分配到距离其最近的质心所在的簇。
3. 计算每个簇内所有数据点的平均值，并将其作为新质心。
4. 重复步骤2和3直到质心不再变化或达到预定迭代次数。
三、K-means算法应用1. 数据挖掘：将大量数据分成几组可以帮助我们发现其中隐含的规律2. 图像分割：将图像分成几个部分，每个部分可以看做是一个簇，从而实现图像的分割。
3. 生物学：通过对生物数据进行聚类可以帮助我们理解生物之间的相似性和差异性。
四、K-means算法优缺点1. 优点：（1）简单易懂，易于实现。
（2）计算效率高，适用于大规模数据集。
（3）结果可解释性强。
2. 缺点：（1）需要预先设定簇数K。
（2）对初始质心的选择敏感，可能会陷入局部最优解。
（3）无法处理非球形簇和噪声数据。
五、K-means算法改进1. K-means++：改进了初始质心的选择方法，能够更好地避免陷入局部最优解。
2. Mini-batch K-means：通过随机抽样来加快计算速度，在保证精度的同时降低了计算复杂度。
K-means算法是一种常见的聚类算法，它通过迭代寻找最佳中心来实现聚类。
该算法应用广泛，但也存在一些缺点。
针对这些缺点，我们可以采用改进方法来提高其效果。
数据挖掘中的K_means算法及改进
福建电脑２００６年第１１期数据挖掘中的K-means算法及改进贾磊，丁冠华（武警工程学院研究生队陕西西安７１００８６）【摘要】：从数据挖掘的基本概念入手，逐步深入分析本质，并且对ｋ－ｍｅａｎｓ进行探讨，对其中的聚类中心的方法进行了改进。
【关键词】：数据挖掘；ｋ－ｍｅａｎｓ算法；聚类中心１．数据挖掘的含义１．１概念：数据挖掘是一个处理过程，它利用一种或多种计算机学习技术，从数据库的数据中自动分析并提取知识。
数据挖掘会话的目的是确定数据的趋势和模式。
它是基于归纳的学习策略，创建的模型是数据的概念概化，概化可表示为树、网络、方程或一组规则的形式。
１．２数据挖掘过程：数据挖掘是一个多步骤过程，包括挖掘数据，分析结果和采取行动，被访问的数据可以存在于一个或多个操作型数据库中、一个数据仓库中或一个平面文件中。
２．Ｋ－ｍｅａｎｓ算法Ｋ－ＭＥＡＮＳ算法是一个简单而有效的统计聚类技术。
其算法如下：⑴选择一个Ｋ值，用以确定簇的总数。
⑵在数据集中任意选择Ｋ个实例，它们是初始的簇中心。
⑶使用简单的欧氏距离将剩余实例赋给距离它们最近的簇中心。
⑷使用每个簇中的实例来计算每个簇新的平均值。
如果新的平均值等于上次迭代的平均值，终止该过程。
否则，用新平均值作为簇中心并并重复步骤３－５。
算法的第一步需要我们做出一个初始判断，即认为数据中应表示多少个簇。
下一步，算法任意选择Ｋ个数据点作为初始簇中心。
然后，每个实例被放置在与它最相似的簇里，相似性右以以多种方式来定义。
不过，最常使用的相似性度量指标是简单欧氏距离。
举例：我们将两个属性命名为ｘ和ｙ将各个实例映射到ｘ－ｙ坐标系中。
这种映射显示在图中。
第１步，我们必须选择一个Ｋ值。
假设我们认为有两个不同的簇。
因此，我们将Ｋ设置为２。
该算法任意选择两个点代表初始簇中心。
假设算法选择实例１作为第１个簇中心，选择实例３作为第２簇中心，下一步就是地剩下的实例进行分类。
根据坐标为（ｘ１，ｙ１）的点Ａ与坐标为（ｘ２，ｙ２）的点Ｂ之间的欧氏距离公式，为演示算法的工作原理，进行以下的计算。
kmeans应用案例
kmeans应用案例Kmeans应用案例。
Kmeans是一种常用的聚类算法，它可以将数据集分成不同的组别，每个组别内的数据点之间的相似度较高，而不同组别之间的数据点相似度较低。
Kmeans算法在数据挖掘、模式识别、图像分割等领域有着广泛的应用。
下面我们将介绍Kmeans算法在实际应用中的一些案例。
首先，Kmeans算法在市场细分中的应用。
在市场营销中，我们经常需要对客户进行细分，以便更好地了解客户的需求和行为习惯。
Kmeans算法可以根据客户的消费行为、地理位置、年龄等特征，将客户分成不同的群体，从而帮助企业更好地制定营销策略，提高营销效果。
其次，Kmeans算法在医学影像分析中的应用。
在医学影像分析领域，医生需要对大量的影像数据进行分析，以辅助诊断和治疗。
Kmeans算法可以对医学影像数据进行聚类，将相似的影像分成一组，有助于医生更快地找到病变区域，提高诊断的准确性。
另外，Kmeans算法在推荐系统中也有着重要的应用。
在电商平台、社交媒体等应用场景中，推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的产品或内容。
Kmeans算法可以根据用户的历史行为和偏好，将用户分成不同的群体，从而为用户推荐更符合其兴趣的产品或内容，提高推荐的准确性和用户满意度。
此外，Kmeans算法还可以在无人驾驶领域中发挥重要作用。
无人驾驶汽车需要对周围环境进行感知和理解，Kmeans算法可以对传感器获取的数据进行聚类，识别出不同的交通参与者、道路情况等，从而帮助无人驾驶汽车更好地做出决策，确保行车安全。
总的来说，Kmeans算法在各个领域都有着广泛的应用，它可以帮助我们更好地理解和利用数据，从而提高工作效率和决策的准确性。
随着人工智能和大数据技术的发展，相信Kmeans算法在未来会有着更广阔的应用前景。
【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应用
【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应⽤ 数据挖掘⽅法的提出，让⼈们有能⼒最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。
数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从⼤型数据库或数据仓库中提取⼈们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有⽤信息，数据挖掘是⽬前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究⽅向之⼀。
因此分享⼀下很久以前做的⼀个⼩研究成果。
也算是⼀个简单的数据挖掘处理的例⼦。
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。
k-means聚类方法的原理
k-means聚类方法的原理k-means聚类方法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成预定数目的簇。
它的目标是通过最小化数据点与其所属簇中心点之间的平方距离之和来确定每个数据点所属的簇。
k-means聚类方法的原理如下：首先，根据设定的簇的数目k，随机选择k个数据点作为初始簇中心。
然后，对于其他所有的数据点，将其与这k个初始簇中心进行距离计算，并将其归类到与之最近的簇中心所属的簇。
接下来，对于每个簇，计算其所有数据点的均值，将该均值作为新的簇中心。
然后，重复以上步骤，直到达到某个停止条件，例如簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
k-means聚类方法的优点包括简单易实现、计算效率高，适用于大规模数据集；缺点主要是对初始簇中心的选择较为敏感，可能陷入局部最优解，并且对于不规则形状的簇效果较差。
k-means聚类方法的流程可以总结为以下几个步骤：1.初始化簇中心：根据设定的簇的数目k，随机选择k个数据点作为初始簇中心。
2.分配数据点到簇中心：对于其他所有的数据点，计算其与这k个初始簇中心之间的距离，并将其归类到与之最近的簇中心所属的簇。
3.更新簇中心：对于每个簇，计算其所有数据点的均值，将该均值作为新的簇中心。
4.重复步骤2和步骤3，直到达到某个停止条件，例如簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
5.输出最终的聚类结果。
在k-means聚类方法中，距离的度量通常使用欧氏距离，即数据点之间的直线距离。
但在某些特定的情况下，也可以使用其他距离度量方法，例如曼哈顿距离或闵可夫斯基距离。
k-means聚类方法的性能评估主要有两种方式：内部评价和外部评价。
内部评价是基于数据本身进行评估，例如簇内的紧密度和簇间的分离度；外部评价是将聚类结果与事先给定的真实分类进行比较，例如准确率、召回率和F1分数等。
总结来说，k-means聚类方法是一种常用的无监督学习算法，通过最小化数据点与其所属簇中心点之间的平方距离之和来确定每个数据点所属的簇。
K-Means聚类算法
K-Means聚类算法K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，在数据挖掘、图像处理、信号处理等领域有广泛的应用。
聚类算法是将相似的对象归为一类，不同的类之间尽可能的不相似。
K-Means聚类算法是一种基于距离测量的算法，它将数据点分为K个簇，每个簇的中心点与相应的数据点之间的距离最小。
1.初始化K个簇的中心点。
2.将每个数据点分配到离它最近的簇中。
3.计算每个簇的新中心点。
4.重复步骤2和3，直到簇的中心点不再发生变化或达到预定的循环次数。
在算法中，K是指聚类的簇数，每个簇的中心点是从数据点中随机选择的。
在第二个步骤中，每个数据点会被分配到离它最近的簇中，这一步是K-Means聚类算法最重要的一步。
在第三个步骤中，每个簇的新中心点是通过计算该簇中所有数据点的平均值得到的。
1.简单易懂：K-Means聚类算法实现简单，易于理解。
2.计算速度快：该算法的时间复杂度为O(K*n*I)，其中n是数据点的数量，I是迭代次数，因此算法速度较快。
3.可用于大规模数据：K-Means聚类算法可以处理大规模的数据集。
1.对初始值敏感：算法中随机选择簇的中心点，这会影响聚类结果。
如果初始值不理想，聚类结果可能会很糟糕。
2.需要指定簇数：需要事先指定簇的数量K，这对于有些问题来说可能是一个难点。
3.对数据分布的要求较高：K-Means聚类算法对数据分布的要求较高，如果数据分布不太符合预期，聚类结果可能会非常差。
在实际应用中，K-Means聚类算法可以用于数据挖掘、模式识别、图像分割等领域。
例如，在图像处理中，可以使用K-Means聚类算法将像素分为不同的颜色组。
在信号处理中，可以使用K-Means聚类算法将信号分为不同的频段组。
实际应用中，需要根据具体问题来选择聚类算法。
k-means聚类算法研究及应用
k-means聚类算法研究及应用
K-means聚类算法研究及应用
一、简介
K-means聚类算法是一种非监督学习算法，它是一种广泛应用在模式分类和无监督式学习的数据挖掘技术。
它使用了基于距离的聚类算法，以相似性作为衡量子簇类别的标准，任务是将样本(属性)空间中的数据分为K个不同的类，使聚类的误差平方和最小化：通常假设样本由簇中心所处的子空间所构建，每个子空间由一个簇中心控制，因此K-means算法常常被形象地称为“均值聚类”算法。
二、原理
K-means聚类算法是一种迭代算法，它的基本思想是：首先，随机选取若干个“簇中心”，然后将其他的数据点根据其与“簇中心”的距离，归到最近的“簇中心”所代表的簇中。
然后根据新聚集的簇，重新更新这些“簇中心”；如此不断迭代，最终计算得到一组稳定的“簇中心”，这组“簇中心”所代表的簇就是最后的结果了。
三、应用
1、生物信息学：K-means聚类算法用于基因芯片和定量PCR，以及蛋白质表达数据。
2、计算机视觉：K-means用于图像分割,聚类，像素重新分配等。
3、自然语言处理：K-means用于文本聚类，文档分类，文本挖掘等方面。
4、机器学习：K-means用于各种拟合问题，比如参数估计，探索异常
值等等。
四、总结
K-means聚类算法是一种简单高效的聚类算法，它可以有效地将数据空间分割成几个簇，属于非监督学习算法，它的核心在于划分数据空间，对数据的模式分类和无监督式学习有较好的应用，如生物信息学、计
算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域。
基于Kmeans的专利文本聚类分析
5、解读和应用：对可视化的专利地图进行解读，以获取技术趋势、竞争对 手以及潜在的市场机会等信息。
参考内容二
随着专利制度的不断发展，专利文本数据日益丰富，这为文本分析提供了丰 富的素材。专利文本聚类分析作为文本分析的一种重要方法，有助于从大量专利 数据中提取有用的信息，进而为企业、政府等决策提供有力支持。本次演示将探 讨专利文本聚类分析的方法和可视化研究。
2、特征提取：我们使用词袋模型（Bag of Words）从专利文本中提取特征。 具体来说，我们首先对文本进行分词处理，然后统计每个单词出现的频率，并将 这些频率作为文本的特征。
3、K-means聚类：我们使用K-means算法对提取的特征进行聚类。在算法中， 我们首先随机选择K个初始聚类中心，然后根据每个数据点到聚类中心的距离将 其分配到相应的聚类中。接着，算法重新计算每个聚类的中心点，重复这个过程 直到达到预设的迭代次数或收敛条件。
一、专利文本聚类分析
1.预处理
专利文本涉及大量专业术语，且文本表达可能存在不规范之处，因此需要进 行预处理，包括去除停用词、标点符号，统一专业术语等。通过预处理，使得文 本数据更加规范，为后续的聚类分析提供基础。
2.特征提取
特征提取型、词嵌入模型等。这些方法能够从文本数据中提取出有用的特征，为 后续的聚类算法提供输入。
4、结果评估：我们使用一些常用的评估指标来评估聚类结果的质量，如轮 廓系数（Silhouette Coefficient）、调整兰德系数（Adjusted Rand Index） 和调整互信息（Adjusted Mutual Information）。
四、结果与讨论
在实验中，我们将数据分成训练集和测试集，并使用训练集进行K-means聚 类。然后，我们使用测试集对聚类结果进行评估。评估结果表明，我们的方法可 以有效地将相似的专利文本分组在一起。例如，在最佳的聚类结果中，同组内的 专利文本之间的相似度平均达到了0.8以上。
聚类分析综述范文
聚类分析综述范文聚类分析（Cluster Analysis）是一种数据分析技术，用于将相似的数据点分为不同的组或聚类。
这种统计技术非常有用，在许多领域中都被广泛应用，包括数据挖掘、图像处理、生物信息学、市场研究等。
聚类分析的目标是将数据点分为不同的组，每个组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点则有较大的差异。
通过聚类分析，我们可以获得数据的结构，发现隐藏的模式和规律，从而对数据进行更深入的理解。
聚类分析的方法主要有两大类：层次聚类和划分聚类。
层次聚类方法将数据点组织成一棵树状结构，从而建立层次结构，同一层次上的数据点具有相似性。
划分聚类方法则将数据点划分为互不重叠的聚类，每个数据点仅属于一个聚类。
层次聚类方法有两种主要的算法：凝聚法和分裂法。
凝聚法从每个数据点作为一个独立的聚类开始，然后将具有最小距离的聚类合并，直到只剩下一个聚类。
分裂法则从所有数据点作为一个聚类开始，然后逐步将数据点分成越来越多的聚类，直到每个数据点都成为一个聚类。
划分聚类方法中最常用的算法是K-means算法。
K-means算法将数据点分成K个非重叠的聚类，其中K是用户定义的聚类数量。
算法开始时，根据初始的聚类中心随机分配数据点，然后通过计算每个数据点与每个聚类中心之间的距离，将数据点重新分配到最近的聚类中心。
然后，更新聚类中心，继续迭代直到满足停止准则。
除了这些经典的聚类方法，还有一些其他的聚类算法被提出，例如DBSCAN、OPTICS、谱聚类等。
这些算法在聚类分析过程中也起着重要的作用，并提供了不同的可选择的方法。
聚类分析在实际应用中具有广泛的应用，其中一个重要的应用领域是市场研究。
通过聚类分析，可以将顾客细分为不同的群体，从而更好地了解他们的需求和偏好。
这可以帮助企业开展有针对性的市场营销，并制定更好的产品策略。
另一个应用领域是图像处理。
聚类分析可以帮助我们对图像进行分割和分析，从而识别出图像中的不同对象和区域。
这对于计算机视觉和模式识别具有重要的意义。
基于k-means算法的居民用户用电特性挖掘及其在电力营销中的应用
科学技术创新2020.30基于k-means算法的居民用户用电特性挖掘及其在电力营销中的应用周丹阳（国网浙江省电力有限公司台州供电公司，浙江台州318000）随着智能电表的大力推广，居民用电数据采集更为精准，数据种类更为繁多，数据量更是呈现井喷式增长，电力行业正式进入信息爆炸时代[1-3]。
同时，在新一轮的电改体制下，对海量电力数据的充分利用，有助于电力企业的高效运行。
因此，为了实现电力企业的经济可靠供电，提升电力企业在电力市场所占份额，并增强居民用电舒适度，则需要对用户侧用电数据进行深度挖掘，分析其用电行为对电力企业的影响。
另一方面，中国采用的户用智能电表每15分钟采集一次数据，导致每个用户每日产生上百条数据，海量且复杂的居民用电数据对数据分析提出了严峻挑战。
因此，如何利用大数据技术挖掘用户侧用电特性，也是当前国家电网关注的重点与难点。
截至目前，大数据处理技术在电力领域已有了不少应用研究。
文献[4]以用户行业、电价等因素为基础，对用户用电数据进行聚类分析，以期望调整电价机制；文献[5]采用模糊C均值法对变电站综合负荷进行聚类分析，解决了用电行业分类处理的复杂度。
上述文献实现了用电负荷的聚类分析，但均没有对居民用户用电行为进行细致分析。
文献[6]提出了基于量测法对居民用电负荷进行分类，但所用数据量过小。
文献[7]研究了居民用电行为的差异，但实验分析仅涉及夏季用电数据。
可见，基于用户用电行为分析的方法多样，但目前对相关用电数据的挖掘仅停留在小样本上，针对智能电网下海量居民用电行为的研究较少。
此外，在当前电力市场环境下，电力企业需要革新原有的盈利模式和营销策略，精准把握用户需求，实现电能的精准营销。
居民是电力服务的核心对象，但是由于居民用户具有数量多、分布广泛、随机性强等特点，因此需要针对不同用户的用能需求展开精准营销服务。
但是截至目前，如何充分地从居民用电数据中挖掘出有用信息，并应用于营销过程，辅助实现电力的精准营销，依然是待解难题。
kmeans文献
kmeans文献K-means是一种经典的聚类算法，它在数据挖掘和机器学习领域得到了广泛的应用。
本文将介绍一些与K-means相关的参考文献，包括原始的K-means算法以及各种改进和扩展的方法。
1. J. MacQueen. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, pages 281-297. University of California Press, 1967.这是K-means算法最早提出的文献之一，介绍了最基本的K-means算法原理和步骤。
2. A. K. Jain, M. N. Murty, and P. J. Flynn. Data clustering: a review. ACM Computing Surveys, 31(3):264-323, 1999.该论文总结了K-means以及其他常见的聚类算法，并详细介绍了K-means的优缺点、变体和应用领域。
3. D. Arthur and S. Vassilvitskii. k-means++: the advantages of careful seeding. In Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms, pages 1027-1035. SIAM, 2007.这篇文章提出了K-means++算法，通过在初始聚类中心的选择上进行改进，使得算法收敛更快，且能够得到更好的聚类结果。
4. J. B. MacQueen. Some methods for classification and analysisof multivariate observations. In Proceedings of the fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Volume 1:Statistics, pages 281–297, 1967.这篇文章是MacQueen首次提出K-means算法的论文，详细介绍了算法的原理和步骤，并给出了算法在图像处理和模式识别等领域的应用实例。
k-means聚类算法实验总结
K-means聚类算法实验总结在本次实验中，我们深入研究了K-means聚类算法，对其原理、实现细节和优化方法进行了探讨。
K-means聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为K个集群，使得同一集群内的数据点尽可能相似，不同集群的数据点尽可能不同。
实验步骤如下：1. 数据准备：选择合适的数据集，可以是二维平面上的点集、图像分割、文本聚类等。
本实验中，我们采用了二维平面上的随机点集作为示例数据。
2. 初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
3. 迭代过程：对于每个数据点，根据其与聚类中心的距离，将其分配给最近的聚类中心所在的集群。
然后，重新计算每个集群的聚类中心，更新聚类中心的位置。
重复此过程直到聚类中心不再发生明显变化或达到预设的迭代次数。
4. 结果评估：通过计算不同指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等）来评估聚类效果。
实验结果如下：1. K-means聚类能够有效地将数据点划分为不同的集群。
通过不断迭代，聚类中心逐渐趋于稳定，同一集群内的数据点逐渐聚集在一起。
2. 在实验中，我们发现初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有一定影响。
为了获得更好的聚类效果，可以采用多种初始聚类中心并选择最优结果。
3. 对于非凸数据集，K-means算法可能会陷入局部最优解，导致聚类效果不佳。
为了解决这一问题，可以考虑采用其他聚类算法，如DBSCAN、层次聚类等。
4. 在处理大规模数据集时，K-means算法的时间复杂度和空间复杂度较高，需要进行优化。
可以采用降维技术、近似算法等方法来提高算法的效率。
通过本次实验，我们深入了解了K-means聚类算法的原理和实现细节，掌握了其优缺点和适用场景。
在实际应用中，需要根据数据集的特点和需求选择合适的聚类算法，以达到最佳的聚类效果。
K-means-聚类算法研究综述
K -means 聚类算法研究综述摘要:总结评述了K -means 聚类算法的研究现状，指出K -means 聚类算法是一个NP 难优化问题，无法获得全局最优。
介绍了K -means 聚类算法的目标函数，算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K ，初始聚类中心选取，相似性度量和距离矩阵为K -means 聚类算法的3个基本参数。
总结了K -means 聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K -means 聚类的进一步研究方向。
关键词：K -means 聚类算法；NP 难优化问题；数据子集的数目K ；初始聚类中心选取；相似性度量和距离矩阵Review of K-means clustering algorithmAbstract: K-means clustering algorithm is reviewed. K-means clustering algorithm is a NP hard optimal problem and global optimal result cannot be reached. The goal ， main steps and example of K-means clustering algorithm are introduced. K-means algorithm requires three user-specified parameters: number of clusters K ， cluster initialization ， and distance metric. Problems and improvement of K-means clustering algorithm are summarized then. Further study directions of K-means clustering algorithm are pointed at last.Key words: K-means clustering algorithm; NP hard optimal problem; number of clusters K; cluster initialization; distance metricK -means 聚类算法是由Steinhaus 1955年、Lloyed 1957年、Ball & Hall 1965年、McQueen 1967年分别在各自的不同的科学研究领域独立的提出。
聚类kmeans算法
聚类kmeans算法聚类kmeans算法是一种常用的数据挖掘算法，它利用机器学习技术进行分类，可以有效解决大数据环境中的数据挖掘问题。
这种算法具有较高的精度和准确性，因此被广泛应用于各种环境中。
k-means聚类算法的基本原理是将数据点分成K个聚类，每一个聚类都与聚类中心具有最短的距离，即该聚类中心所形成的簇是所有数据点中距离最近的。
k-means算法可以自动从原始输入数据中挖掘出有价值的信息，是进行数据聚类分析的有力工具。
k-means算法的核心是聚类中心的改变，它将数据分为K个类。
该算法的运行过程包括：（1）确定聚类中心；（2）将数据集分组；（3）求出每个聚类的损失函数；（4）设置停止迭代的条件。
在每一次迭代中，算法根据损失函数更新聚类中心，直到最优聚类中心出现或者聚类中心不再变化，聚类结果即被输出。
由于k-means算法的算法精度依赖于聚类中心的选择，因此先进的变体算法添加了许多改进措施来提高聚类的准确性，也增强了聚类中心的可靠性。
改进的k-means算法还可以避免聚类中心收敛所需时间的过长，从而使大规模数据示例聚类的效率提高。
此外，该算法对超参数的选择和调节提供了更多的灵活性，它可以更好地满足多种类型的实际应用需求。
目前，k-means聚类算法广泛应用于不同领域，如市场营销、推荐系统、影响力分析、社会网络分析、计算机视觉等。
通过使用k-means 算法，可以有效地进行分类，从而提取有价值的信息，提升数据处理的准确性和效率，节省人力成本。
然而，k-means算法也存在一些缺点。
首先，该算法的计算复杂度较高，且依赖于聚类中心的选取，容易出现局部最优解，从而导致聚类精度不高。
其次，由于k-means算法的归纳模型有一定的局限性，因此不能处理无界和多维数据集。
最后，该算法只适用于某些特定的场景，并不能满足所有数据挖掘应用中的要求。
未来，k-means算法仍然将受到更多的关注，未来的研究将继续改进该算法，提升其精度和效率，使之能更好地满足实际应用的要求。
k-means 法
k-means 法k-means法是一种常用的聚类分析方法，它能够将一组数据划分为若干个具有相似特征的簇。
在本文中，我们将介绍k-means法的原理、应用场景以及算法的实现步骤。
让我们来了解一下k-means法的原理。
k-means法的核心思想是通过不断迭代的方式，将数据集划分为k个簇，使得每个样本点与其所属簇的中心点（即质心）的距离最小化。
具体而言，k-means法的步骤如下：1. 随机选择k个初始质心，可以是数据集中的k个样本点或者通过其他方法选择。
2. 将每个样本点分配到与其最近的质心所属的簇。
3. 计算每个簇的新质心，即该簇中所有样本点的平均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或者达到最大迭代次数。
k-means法的应用场景非常广泛。
例如，在市场营销中，可以根据消费者的购买行为数据将其划分为若干个簇，从而实现精准营销；在医学领域，可以根据患者的病历资料将其划分为不同的簇，以便进行个性化治疗等。
接下来，我们将详细介绍k-means法的实现步骤。
首先，我们需要确定k的值，即要将数据集划分为几个簇。
这可以根据实际应用需求和经验来确定，也可以通过一些评估指标（如轮廓系数）来自动选择。
然后，我们需要选择初始质心。
一种常用的方法是随机选择k个样本点作为初始质心，但这可能导致聚类结果不稳定。
因此，还可以使用其他方法来选择初始质心，如k-means++算法。
接下来，我们根据质心与样本点之间的距离，将每个样本点分配到与其最近的质心所属的簇。
这可以通过计算欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度等来实现。
然后，我们计算每个簇的新质心，即该簇中所有样本点的平均值。
这一步骤可以帮助我们不断优化簇的划分结果，使得每个簇内的样本点更加相似。
我们重复以上步骤，直到质心不再发生变化或者达到最大迭代次数。
这样，我们就得到了最终的聚类结果。
需要注意的是，k-means法的结果可能会受到初始质心的选择和迭代次数的影响。
K-Means聚类算法
K—means聚类算法综述摘要：空间数据挖掘是当今计算机及GIS研究的热点之一。
空间聚类是空间数据挖掘的一个重要功能.K—means聚类算法是空间聚类的重要算法。
本综述在介绍了空间聚类规则的基础上,叙述了经典的K-means算法，并总结了一些针对K-means算法的改进。
关键词：空间数据挖掘，空间聚类,K—means，K值1、引言现代社会是一个信息社会，空间信息已经与人们的生活已经密不可分。
日益丰富的空间和非空间数据收集存储于空间数据库中，随着空间数据的不断膨胀，海量的空间数据的大小、复杂性都在快速增长,远远超出了人们的解译能力，从这些空间数据中发现邻域知识迫切需求产生一个多学科、多邻域综合交叉的新兴研究邻域，空间数据挖掘技术应运而生.空间聚类分析方法是空间数据挖掘理论中一个重要的领域，是从海量数据中发现知识的一个重要手段。
K—means算法是空间聚类算法中应用广泛的算法,在聚类分析中起着重要作用。
2、空间聚类空间聚类是空间数据挖掘的一个重要组成部分.作为数据挖掘的一个功能，空间聚类可以作为一个单独的工具用于获取数据的分布情况，观察每个聚类的特征，关注一个特定的聚类集合以深入分析。
空间聚类也可以作为其它算法的预处理步骤，比如分类和特征描述，这些算法将在已发现的聚类上运行。
空间聚类规则是把特征相近的空间实体数据划分到不同的组中，组间的差别尽可能大，组内的差别尽可能小。
空间聚类规则与分类规则不同,它不顾及已知的类标记，在聚类前并不知道将要划分成几类和什么样的类别，也不知道根据哪些空间区分规则来定义类。
（1)因而，在聚类中没有训练或测试数据的概念，这就是将聚类称为是无指导学习（unsupervised learning)的原因。
（2）在多维空间属性中,框定聚类问题是很方便的。
给定m个变量描述的n个数据对象，每个对象可以表示为m维空间中的一个点，这时聚类可以简化为从一组非均匀分布点中确定高密度的点群.在多维空间中搜索潜在的群组则需要首先选择合理的相似性标准.（2)已经提出的空间聚类的方法很多，目前,主要分为以下4种主要的聚类分析方法（3）:①基于划分的方法包括K—平均法、K—中心点法和EM聚类法。
k-means总结
k-means总结
K-means是一种常见的聚类算法，它可以将数据集中的观测值分成K个不同的组或簇。
这个算法的基本思想是将数据点划分到K 个簇中，使得每个数据点都属于离它最近的簇的中心。
K-means算法的过程大致可以分为以下几个步骤：
1. 选择K个初始的聚类中心点，可以是随机选择或者通过其他启发式方法选择。
2. 将每个数据点分配到离它最近的聚类中心点所代表的簇中。
3. 根据分配给每个簇的数据点，更新每个簇的中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再发生变化或者达到预先设定的迭代次数。
K-means算法的优点包括简单易实现、计算效率高等，但也存在一些缺点。
比如，K值的选择比较主观，不同的K值可能会得到不同的聚类结果；K-means对初始聚类中心点的选择比较敏感，可能会收敛到局部最优解而非全局最优解；K-means对噪声和异常点
比较敏感，容易受到离群值的影响。
另外，K-means算法也有一些改进的版本，比如K-means++算法可以更好地选择初始的聚类中心点，避免陷入局部最优解；另外，K-means算法也可以通过多次运行并选择最好的聚类结果来提高聚类的稳定性。
总的来说，K-means算法是一种简单而有效的聚类算法，但在使用时需要注意K值的选择、初始聚类中心点的敏感性以及对噪声和异常点的处理。
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知识水平
对课程所讲授的理论知识熟练掌握，正确运用；理论掌握的深入程度
1 23 4 5
论文表述
主题突出，观点明确，论据充分，结构合理，层次清楚，语言通顺，文字简练，无错别字
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结论与创新
结论表述清晰，推导合理，意义明确，有理论或应用上的指导性价值；研究方法有创新，或改进了现有成果（建议在论文中直接提及）
聚类分析[4](Clustering Analysis)应用十分广泛，它是数据挖掘中的一个重要的研究课题，通常用于分析数据并且能够从中发现一些非常有用的信息的一种方法。它广泛地应用于文本搜索、模式识别、人工智能、图像分析等领域。K-means聚类算法是由Steinhaus1955年Lloyd195年Ball&Hall1965年McQueen1967年分别在各自的不同的科学研究领域独立的提出。K-means聚类算法被提出来后，在不同的学科领域被广泛研究和应用并发展出大量不同的改进算法。它是研究比较多且应用比较广泛的一种基于划分的聚类算法。具有算法简单、易于实现、品于扩展，并且能够处理大数据集的特点。它同时也是一种应用广泛的基于启发式的划分方法但是K-Means方法有一些不可避免的缺点自身存在有一定局限性:K-Means聚类算法中K值，需要事先指定，并且对初值比较敏感，不同的初始聚类中心会导致不同的聚类结果，从而导致聚类结果的不稳定，并且容易陷入局部最优而非全局最优的结果等。鉴于K-Means聚类算法的这些缺点，在具体使用过程中，需要对其进行改进。虽然K-means聚类算法被提出已经超过50年了，但目前仍然是应用最广泛的划分聚类算法之一。容易实施、简单、高效、成功的应用案例和经验是其仍然流行的主要原因。本文根据微博用户的加V、简介、粉丝数、粉丝关注比等几个基本特征进行聚类，能够有效地对影响微博转发的用户特征因子进行挖掘，从而能够更好地理解由信息源对微博热度的影响。
上海大学2013-2014学年春季学期硕士研究生课程考试
课程名称：数据挖掘与商务智能课程编号：29SBG9016
论文题目：基于K-means算法的微博用户特征聚类研究
研究生姓名（学号）：
论文评价：
评价项目
具体评价标准
得分（最高5分）
选题意义
选题有理论或实际意义；选题的难易程度；清楚了解专业背景
1 2 3 4 5
图2.1聚类方法
目前所存在的聚类方法主要是为层次化聚类方法，划分式聚类方法，基于密度的聚类方法，基于网格的聚类方法，基于核的聚类算法，基于谱的聚类方法，基于模型的聚类方法，基于遗传算法的聚类方法，基于SVM的聚类方法，基于神经网络的聚类方法等，这些算法都能取得不错的聚类效果，其中应用最多且算法思想较为简单的是基于划分的K-means算法。下部分将重点介绍聚类基Biblioteka 划分的方法以及K-means算法。
本文就将采用K-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。接下来首先对K-means算法进行文献回顾，对其进行系统的介绍，再是通过一个仿真实验具体来强化了解K-means算法，本文的数据是由所设计地软件在微博平台上获取的数据，最后得到相关结论和启示。
2
2.1
聚类算法的研究有着相当长的历史，早在1975年Hartigan就在其专著Clustering Algorithms［5］中对聚类算法进行了系统的论述。聚类分析算法作为一种有效的数据分析方法被广泛应用于数据挖掘、机器学习、图像分割、语音识别、生物信息处理等。
2.2
给定一个对象集合X = {x1，x2，…，xn}，假设每个对象xi，i = 1…n，含有m个特征，在此用向量的方式来表示对象的特征xi= (l1，l2，…，lm)，聚类分析的过程就是根据对象的特征来分析对象之间的相似程度，并根据某种聚类决策准则来获得聚类结果。聚类的结果用C = {c1，c2，…，ck}表示，则聚类结果满足以下条件：ci≠空集，i = 1，…k：∪Ci=X：ci∩cj=空集，i≠j，i，j=1，…，k。模糊聚类的结果没有上面的约束条件，模糊聚类给出的结果只是对象隶属于每个类的程度。通常聚类分析算法一般包含四个部分:(1)特征获取与选择；(2)计算相似度；(3)分组；(4)聚类结果展示。
聚类方法是无监督模式识别的一种方法，同时也是一种很重要的统计分析方法。聚类分析已经被广泛的研究了很多年，研究领域涵盖数据挖掘、统计学、机器学习和空间数据库等众多领域。聚类是基于数据的相似性将数据集合划分成组，然后给这些划分好的组指定标号。目前文献中存在着大量的聚类算法，大体上，聚类分析算法主要分成如下几种[6]，图2-1显示了一些主要的聚类算法的分类。
1 2 3 4 5
参考文献
格式排版
文献引用合理充分；参考文献格式正确；严格遵守论文格式及排版要求
1 2 3 4 5
是否达到本课程小论文要求：是（）否（）
论文成绩：
任课教师：评阅日期：2014年6月
基于
摘要：本文就将采用K-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。其次对K-means算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是通过一个仿真实验具体来强化了解K-means算法，本文的数据是由所设计地软件在微博平台上获取的数据，最后得到相关结论和启示。
关键词：聚类分析；微博；用户特征；K-means算法
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随着互联网的飞速发展，微博、博客、论坛等社交网络已成为人们生活工作中的一部分。微博作为新兴的即时通讯工具，具有即时发布、实时传播、多途径参与、简便易用等特点。据中国互联网信息中心（CNNIC）第33次统计，截至2013年12月底，中国网络用户规模突破6亿，达到6.18亿，互联网普及率达到45.8%，较2012年底提升了3.7个百分点，新浪微博注册用户数超过3.5亿，每天的信息量也突破2亿条[1]。当今社会正是逐步转化为一个信息化的社会，它的主要特点就是信息急剧膨胀。