K-means聚类算法分析应用研究
基于k-means算法的亚洲足球水平聚类研究
基于k-means算法的亚洲足球水平聚类研究摘要：基于k-means算法对近年来亚洲足球在亚洲杯和世界杯高级赛事中的成绩进行了聚类分析研究，科学地分析了亚洲各个国家足球的水平和实力，判断出目前中国队究竟与哪些国家的实力比较接近。
其中运用软件spss19.0对数据进行整理归纳，使用k-means聚类算法对比赛结果数据进行处理分析并得出结论：中国在亚洲属于第四类水平，距离一流球队差距明显。
关键词：聚类；k-means；亚洲足球Abstract：Based on the k-means algorithm, the results of Asian Football in the Asian Cup and the world cup are analyzed in recent years. The football level and strength of each Asian country are analyzed scientifically and the actual strength of the Chinese team is close to which countries. It uses software spss19.0 to sum up the data, and uses k-means clustering algorithm to analyze and analyze the data of fruit racing and draws a conclusion that China is fourth level in Asia, and the gap between the first class teams is obvious.Key words：Cluster; k-means; Asian football目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅰ)目录 (Ⅱ)1绪论 (1)1.1研究背景及现状 (1)1.2研究对象 (2)2数据处理 (3)2.1统计方法和原理解析 (3)2.2聚类分析算法的求解过程 (4)2.3 k-means聚类分析处理数据过程 (4)3结果与分析 (7)3.1结果 (7)3.2分析 (8)4结论 (10)1绪论1.1研究背景及现状足球是一项风靡全球的体育运动项目。
基于K-means聚类算法的数据分析模型应用研究
关键词 ： 回归模 型； Ｋ — ｍｅ ａ ｎ ｓ聚类算法 ； 分析模 型； 预估 ； 显著性
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． １ １ ９ ０ ７ ／ ｒ ｊ ｄ ｋ ． １ ６ ２ ５ ３ ４
中图 分 类 号 ： ＴＰ ３ １ ９
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ０ ３ — ０ １ ０ ３ — ０ ５ 析的技术 ， 以期 为 电 网管 理 优 化 提 供 参 考 。
同的 类 群 ； ② 将 每 一 类 典 型 台 区 的基 础 数 据 与 预 测 值 相 关 联， 通 过 线 性 回归 的方 式 建 立 数 学 预 测 模 型 ； ③ 将 需 要 预
测的数据输入模型 ， 得 到输 出， 从 而 得 出每 一 类 台 区 的 合
理 预 测 值 。整 个模 型 建 立 的 流 程 如 图 １所 示 。 数据分析过 程 的主 要活 动 由识 别信 息 需求 、 收 集 数 据、 分 析处理数据 、 数据分析模型的建立组成 。
基 于 Ｋ— ｍｅ ａ ｎ ｓ算 法 的 数 据 预 估 模 型 的 建 立 包 含 Ｋ—
ｍｅ ａ ｎ ｓ聚类 与线 性 回归 两 部 分 。首 先 通 过 Ｋ— ｍｅ ａ ｎ ｓ聚类
电 网数 据 ， 能 够 带 来 可观 的经 济 与社 会 效 益 。以 分 析 预 测
线损为例 ， 台 区线 损 管 理 通 过 比较 理 论 线 损 与 实 际线 损 的
范 围 内 台 区数 量 巨 大 ， 彼 此 之 间差 别 较 大 ， 无 法 采 用 统 一
模 式 进 行 管 理 。因 此 ， 如 何 进 一 步 提 高 台区 线 损 管 理 的精 益化水平 ， 给 出每 个 台 区 可 参 照 的 合 理 线 损 范 围 ， 并 科 学 合 理 地 对 台 区线 损 进 行 监 视 ， 及 时发现 异常 台 区， 分 析 原
基于K-means算法的亚洲足球聚类研究
电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering数据库技术Database Technology 基于K-means 算法的亚洲足球聚类研究孙鹏杨杉*（四川大学锦城学院 四川省成都市 611731 ）摘 要：本文利用数据挖掘中的K-means 算法对亚洲足球队的排名数据进行了聚类研究，并利用“手肘法”选择合适的K 值，客观地 反映中国男子足球国家队在亚洲的真实水平。
关键词：数据挖掘；K-means 算法；数据特征1前言大数据时代的到来，让数据的处理、分析及挖掘成为了人们热 衷于研究的一大课题，各行各业都能通过数据挖掘从数据源中探寻 出许多有用的潜在知识，而我们在进行数据挖掘之前通常还会对数 据进行探索、预处理等一系列操作来对我们之后的工作奠定基础。
数据挖掘的主要方法有：分类、聚类、关联分析、回归预测。
本文 所使用到的K-means 算法就是一种无监督学习的聚类算法，它是用 于将数据划分成不同的分组的方法。
1. 1研究背景足球起源于中国古代的“蹴鞠”。
1958年7月，前国际足联 主席阿维兰热访华时说，足球运动最初起源于中国。
他的这一说法 于2004年得到了国际足联的正式确认⑴。
亚足联自1954年成立以 来，现有46个会员协会和1个准会员协会⑵。
亚洲足球在世界范 围内水平较弱，身处亚洲的我国在足球方面的成绩也往往不理想， 常常受到外界诟病。
而为了客观地反映国足在亚洲的真实水平，本 文通过K-means 算法，来对亚洲各个球队的排名进行一个聚类研究， 将亚洲球队的排名数据进行一个档次的划分，以此来观察中国足球 到底在亚洲层面属于哪一档次的球队。
1. 2研究意义及方法本文利用《虎扑体育》等专业足球网站收集和整理到了 24支 进入到2019年阿联酋亚洲杯决赛圈的亚洲主流球队的2020FIFA 排 名、2019年亚洲杯排名以及2015年亚洲杯的排名，利用K-means 算法进行聚类研究，在大数据的剖析下客观地反映国足在亚洲足坛 的一个真实地位。
《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。
kmeans应用案例
kmeans应用案例K-means 应用案例。
K-means 是一种常见的聚类算法，它可以对数据进行分组，找出数据中的相似性，并将数据划分为不同的类别。
在实际应用中，K-means 算法被广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分割等领域。
下面将介绍 K-means 算法在实际案例中的应用。
首先，我们来看一个简单的 K-means 应用案例，鸢尾花数据集。
鸢尾花数据集是一个经典的数据集，其中包含了鸢尾花的四个特征，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
我们可以利用 K-means 算法对这些特征进行聚类，找出不同种类的鸢尾花。
通过 K-means 聚类分析，我们可以将鸢尾花数据集分为三个类别，分别对应于不同的鸢尾花种类。
这样的聚类结果有助于我们更好地理解鸢尾花数据的特点，对鸢尾花进行分类和识别。
除了鸢尾花数据集，K-means 算法还可以应用于其他领域。
例如，在市场营销中，我们可以利用 K-means 算法对客户进行分群，找出具有相似行为和偏好的客户群体，从而针对不同的客户群体制定个性化的营销策略。
在医学影像分析中，K-means 算法可以用于图像分割，将医学影像中的不同组织和结构进行分离，有助于医生更准确地诊断疾病。
在互联网广告投放中，K-means 算法可以对用户进行行为分析，找出具有相似兴趣和偏好的用户群体，从而提高广告的投放效果。
总的来说，K-means 算法是一种简单而有效的聚类算法，它在实际应用中具有广泛的应用前景。
通过对数据进行聚类分析，我们可以更好地理解数据的特点，发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
希望本文介绍的 K-means 应用案例能够帮助大家更好地理解和应用这一算法。
K-means聚类算法研究
个数据对象作为初始的聚类中心 ， 初 始的代表一个 聚类 。对于剩下的其他数据集 。 则分别计算它们 到 这些聚类中心的相似度 （ 以欧 氏距离作 为相似度 测 量准则） ，并根据最短距离将每个数据对象赋给 各 个聚类中心 。然后再计算新获得 的每一个聚类的距 离平均值得 到新 的聚类 中心 ， 如果连续两次计算 出
进 行 了详 细 的分析 。
关键词 ： 聚类分析 ； Ｋ — ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 算法 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２ － ４ ４ ７ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ － ０ ０ １ ７ － ０ ３ 文 采 用 Ｍａ ｌ ｔ ａ ｂ ７ ． ０实 现 了 Ｋ－ ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚 类 算
法， 下面这个例子 ， 显示 Ｋ － ｍｅ ａ ｄ ｓ 聚类算法对于一 组二维数据集合 的聚类效果。
输入 ： 包含 ｎ 个数据对象的集合置，
ｘ ＝｛ Ｘ ｌ ， ｘ ２ ， … ， Ｘ ｎ ｝
ｂ ｅ ｉ ｇ ｎ ｆ ｏ ｒ ｊ ＝ １ ｔ ｏ ｋ ｄ ｏ
ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ Ｄ （ ， ｚ ｊ ） ＝ ｘ ｉ 一 ｌ； ／ ／ 计算剩下的数
据对象到各聚类中心的距离 ｉ ｆ Ｄ （ ， ｚ ） ＝ ｍ ｉ ｎ ｛ Ｄ （ Ｘ ｉ Ｚ ） ｝ ｔ ｈ ｅ ｎ ∈ Ｃ ｊ ； ／ ／ 根 据最 短距离将数据对象分类
Ｊ 已经收敛 ， 聚类算法结束。通常采用平方误差准则
函数 作为 聚类目 标准则， 即 ． ， ＝ ∑ ： 。 ∑ 鹇Ｉ Ｐ 一 『，
∑ｇ ｚ 。 是分类 的中心 ， 即 ＝ 。 的数据 ， 可以降低数据量及计算量 ， 并可 以避免 杂 ｐ是一个数据 对象 ， ¨ 一，目 质的不 良影响。 上述算法的特 点是首先必须指定 ｋ个初 始聚类 中 本 文简要介绍了 Ｋ － ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚类算法 的算法流 心， 然后借着 反复迭代运算 ， 逐次降低 目标准则函 程， 复杂度 ， 并用 Ｍａ ｄ ａ ｂ实现 ， 根据实验结果分析 了
K-means聚类算法在高校图书馆读者群细分中的应用研究
ｔ ｉ ｅ ｔ ｆ ｔ ｅ ｎｅ ｄ ｏ ｄ ｆ ｅ ｅ ｔ ｒ ｕｐ ｏ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｓ ｉ ｓ ｆ ｈ ｒ ａ ｅ ， ｅ ａ ｌ ｃ ｔ ｏ ｏ ｒ ｓ ｕ ｃ ｓ ａ ｄ ｕ ｌ ｃ ｅ ｓ ｆ ｒ ｈ ｌｂ ａ ｙ ｏ ｄ ｎ ｉ ｙ ｈ ｅ ｓ ｆ ｉｆ ｒ ｎ ｇ ｏ ｓ ｆ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉ ｔ ｃ ｏ ｔ ｅ ｅ ｄ ｒ ｒ － ｌｏ ａ ｉ ｎ ｆ ｅ ｏ ｒ ｅ ｎ ｆ ｌ ａ ｃ ｓ ｏ ｔ ｅ ｉ ｒ ｒ ｒ ａ ｅ ｓ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ， ｅ ｌ ｐ ｔ ａ ｅ ｉ ｓ ｏ ｒ ｖ ｄ ｔ ｅ ｒ ｔｃ ｌ ａ ｍｅ ｈ ｄ ｌ ｇ ｅ ｌ ｇ ｉ ａ ｃ ｅ ｄ ｒ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｄ ｖｅ ｏ ｓ ｒ ｔ ｇ ｅ ｔ ｐ ｏ ｉ ｅ ｈ ｏ ｅ ｉ ａ ｎｄ ｔ ０ ｏ ｏ ｉ ａ ｕ ｄ ｎ ｅ．
Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｋ—ｍｅ ｎ ａ ｇ ｒ ｔ Ｌｉ ｒ ｒ Ｒｅ ｄ ｒ ｙ ｒ ｓ： ａ ｓ ｌ ｏ ｉｈｍ ｌ ｂ ａ ｙｊ ａ ｅ ｇｒ ｕ ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ ｐ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ
１ 问题的提 出
聚 类 分 析 是 数 据 挖 掘 领 域 的 核 心 技 术 之 一 。 聚 类 技 术 运 用 到 商 业 领 域 对 客 户 将 细 分 可 以 有 效 地 解 决 多 种 市 场 问 题 ， 现 实 高效 的 、 差异 化 的精 确 营 销 。 校 图 书馆 服 高 务 营 销 不 是 图 书馆 与 读 者 之 间真 正 意 义 上 的交 易 ， 但两 者 间的 顾 客 关 系 依 然存 在 。 针 对如何 高效完成对读者 群细分 的问题 ， 笔 者 依 据 读者 的 需 求 特 点 、 阅 行为 、 阅 习 借 借 惯 等 方 面 的 差 异 ， Ｋ—ｍｅ ｎ 聚 类 算 法 运 将 ａｓ 用 于 高 校 读 者 群 细 分 ， 读 者 划 分 成 为 若 把 干 个 读 者 群 ， 出 不 同读 者 类 群 的 需 求 特 找 点， 重新 配 置 服 务 资 源 ， 足 不 同的 知 识 需 满 求 倾 向 ， 图书 馆 充 分 获 取读 者 信 息 、 定 为 制 策 略提 供 理 论 和 方 法 指 导 。
K-means聚类算法实现及应用
K-means聚类算法的实现及应用内容摘要本文在分析和实现经典k-means算法的基础上，针对初始类中心选择问题，结合已有的工作，基于对象距离和密度对算法进行了改进。
在算法实现部分使用vc6.0作为开发环境、sql sever2005作为后台数据库对算法进行了验证，实验表明，改进后的算法可以提高算法稳定性，并减少迭代次数。
关键字 k-means；随机聚类；优化聚类；记录的密度1 引言1.1聚类相关知识介绍聚类分析是直接比较各事物之间性质，将性质相近的归为一类，将性质不同的归为一类，在医学实践中也经常需要做一些分类工作。
如根据病人一系列症状、体征和生化检查的结果，将其划分成某几种方法适合用于甲类病的检查，另几种方法适合用于乙类病的检查，等等。
聚类分析被广泛研究了许多年。
基于聚类分析的工具已经被加入到许多统计分析软件或系统中，入s-plus,spss,以及sas。
大体上，聚类算法可以划分为如下几类：1) 划分方法。
2) 层次方法。
3) 基于密度的算法。
4) 基于网格的方法。
5) 基于模型的方法。
1.2 研究聚类算法的意义在很多情况下，研究的目标之间很难找到直接的联系，很难用理论的途径去解决。
在各目标之间找不到明显的关联，所能得到的只是些模糊的认识，由长期的经验所形成的感知和由测量所积累的数据。
因此，若能用计算机技术对以往的经验、观察、数据进行总结，寻找个目标间的各种联系或目标的优化区域、优化方向，则是对实际问题的解决具有指导意义和应用价值的。
在无监督情况下，我们可以尝试多种方式描述问题，其中之一是将问题陈述为对数分组或聚类的处理。
尽管得到的聚类算法没有明显的理论性，但它确实是模式识别研究中非常有用的一类技术。
聚类是一个将数据集划分为若干聚类的过程，是同一聚类具有较高相似性，不同聚类不具相似性，相似或不相似根据数据的属性值来度量，通常使用基于距离的方法。
通过聚类，可以发现数据密集和稀疏的区域，从而发现数据整体的分布模式，以及数据属性间有意义的关联。
K-means聚类算法的研究的开题报告
K-means聚类算法的研究的开题报告一、选题背景K-means聚类算法是一种常用的聚类算法，它可以把数据分成K个簇，每个簇代表一个聚类中心。
该算法适用于大数据分析、图像分析等领域。
由于其具有简单、快速、效果明显等特点，因此备受研究者的关注。
二、研究意义K-means聚类算法在大数据分析、图像分析等领域的应用广泛，研究该算法有着十分重要的意义。
本次研究将对该算法进行探究，通过改进和优化算法，提高其聚类效果和运行效率，为实际应用提供更加可靠、有效的解决方案。
三、研究内容与方法本研究将围绕K-means聚类算法展开，重点探讨以下内容：1. K-means聚类算法原理及优缺点分析2. 基于距离的K-means聚类算法优化3. 基于密度的K-means聚类算法研究4. 算法的实现与效果评估在研究方法上，将采用文献调研、数学统计方法、算法实现和效果评估等多种方法对K-means聚类算法进行研究。
四、计划进度安排本研究总计时长为12周，具体进度安排如下：第1-2周：文献调研，研究K-means聚类算法的原理和优缺点分析第3-4周：基于距离的K-means聚类算法优化第5-6周：基于密度的K-means聚类算法研究第7-8周：算法实现第9-10周：效果评估第11-12周：论文撰写和答辩准备五、预期研究结果本研究将针对K-means聚类算法进行深入探究，并尝试改进和优化算法，提高其聚类效果和运行效率。
预期研究结果将包括以下几个方面：1.对该算法的优缺点进行全面分析，揭示其内在机制和局限性。
2.基于距离和密度两种方法对算法进行优化，提高其聚类效果和运行效率。
3.通过实验评估算法效果，得出具体的结论。
4.输出论文成果，向相关领域进行贡献。
六、研究的难点1.算法优化的设计，需要具备一定的数学和计算机知识。
2.实验的设计需要满足实际应用场景，需要有较强的应用能力。
3.研究过程中可能遇到一些技术难点，需要耐心解决。
七、可行性分析K-means聚类算法是广泛使用的算法之一，其研究具有实际意义和可行性。
多维数据的分组和聚类分析方法及应用研究
多维数据的分组和聚类分析方法及应用研究随着数据产生和积累的飞速增长，多维数据的分组和聚类分析变得日益重要。
这些分析方法帮助人们理解和发现数据背后的模式和关系，从而为决策提供基础和洞察力。
本文将介绍多维数据的分组和聚类分析的常见方法，并探讨它们在不同领域的应用研究。
1. 多维数据分组分析方法多维数据分组分析的目标是将数据集划分为不同的组，使得每个组内的成员具有相似的特征。
以下是几种常见的多维数据分组分析方法：1.1. K-means聚类K-means聚类是一种基于距离的分组方法，将数据集划分为K个类别，使得每个数据点与其所属类别的质心之间的距离最小化。
该方法适用于连续变量和欧几里得距离度量的数据集。
K-means聚类具有简单、高效的优点，但对初始聚类中心的选择敏感。
1.2. 层次聚类层次聚类是一种自底向上或自顶向下的分组方法，通过计算样本间的距离或相似度来确定聚类结构。
该方法生成一个树形结构，可视化地表示不同类别之间的关系。
层次聚类不需要预先指定类别数量，但对于大规模数据集计算复杂度较高。
1.3. 密度聚类密度聚类方法基于数据点周围的密度来划分组，将样本点密度较高的区域作为一个组，较低的区域作为另一个组。
该方法可以识别复杂的聚类形状和噪声数据，适用于非凸数据集。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常见的密度聚类方法。
2. 聚类分析方法聚类分析的目标是将数据集划分为若干个不相交的子集，每个子集中的数据点在某种意义上具有相似性。
以下是几种常见的聚类分析方法：2.1. 分层聚类分层聚类是一种基于相似性度量的聚类方法，将数据集划分为多个子集，类别数量从1逐渐增加到N。
该方法可通过树状图表示不同层级之间的相似性关系。
分层聚类的优点是不需要预先指定聚类数量，但对于大规模数据集计算复杂度较高。
2.2. 期望最大化（EM）算法EM算法是一种基于概率模型的聚类方法，通过迭代生成最大似然估计的方法来拟合数据分布。
基于K-means的电力系统典型日负荷特性计算方法研究
基于K-means的电力系统典型日负荷特性计算方法研究一、引言电力系统的负荷特性计算对于电力系统的运行与规划非常重要。
负荷特性可以反映出用户用电的规律与变化，对于电力系统的日常调度和未来规划具有重要的参考价值。
而K-means聚类算法是一种常用的数据挖掘方法，可以对数据进行分群，从而分析出不同类别的特性。
本文将通过研究基于K-means的电力系统典型日负荷特性计算方法，以期为电力系统调度和规划提供更为准确的负荷特性分析。
二、K-means聚类算法K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其基本思想是将数据集分成K个簇，并使每个数据点都被分配到最近的簇中，使得簇内数据的相似度最大化，簇间数据的相似度最小化。
K-means算法的过程可以分为以下几步：1. 随机初始化K个中心点2. 根据每个点到中心点的距离，将所有点分配到最近的中心点所在的簇3. 重新计算每个簇的中心点4. 重复第2步和第3步，直到中心点不再发生变化或达到迭代次数最终得到K个簇，以及每个簇的中心点，从而对数据集进行了分群。
三、基于K-means的电力系统典型日负荷特性计算方法1. 数据准备为了进行典型日负荷特性的计算，首先需要准备一段时间内的负荷数据。
通常可以选择一年内的数据作为分析对象。
这样的原始数据量过大，不适合直接进行K-means聚类，因此需要进行预处理，将原始负荷数据进行聚合，得到更为精简的数据集。
常见的聚合方式包括按天、按周、按月进行聚合，从而将原始数据进行压缩，方便后续的聚类分析。
2. K值的选择K-means聚类算法需要事先确定簇的个数K，而对于电力系统的典型日负荷特性计算，K值的选择往往是一个挑战。
一般来说，K的选择需要根据具体的数据集与分析目的来确定，可以通过经验或者利用一些模型进行K值的选择。
在实际应用中，可以尝试不同的K值，通过评价指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）来确定最优的K值。
K-means聚类算法研究
１ １ 学生 入学 信 息分 析及处 理 ．
作 为数 据挖 掘 的主 要技 术之 一 ， 聚类分 析成 为一 种常 用 的分析数 据 的方法 ． 主要处 理 大量 的相关 或不 相关 数 据信 息 ， 以数 据 为研究 对象 ． 因此 ， 我们应 先分 析学 生 信息 ． 息取 自学生 档 案 ， 息 内 容零 散 、 杂 ， 要先 信 信 复 需
［ 摘 要 ］ ｌ￣Ｓ Ｋ—Ｉ ｌ 算法作 为聚类 分析算 法 ， ｌ／ ｅｌ 已被广泛地应用 到诸多领域 。本文研究 了 Ｋ—ｍ ａｓ 法的基 ｅｎ 算
本 原 理 ， 将 其 应 用 到 高 校 学 生 入 学 信 息 分 析 中 。高 考 学 生 入 学 的 相 关 信 息 包 含 了 大 量 重 要 的 学 习 及 其 并 他方 面 的 信 息 ， 这些 数 据 信 息 进行 分 析 和 研 究 ， 助 于 教 师 对 不 同 类 别 的学 生 进 行 不 同 方 式 的 教 学 ， 对 有 做 到 因 材施 教 。 首 先 对 学 生 的 入学 信 息 数 据 进 行 预 处 理 ， 后 使 用 Ｋ—ｍ ａｓ 法 ， 学 生 信 息 进 行 分 类 评 然 ｅｎ 算 对 价 ； 后 利 用 所 获 得 的 分 类 结 果 指 导 学 生 在 大 学 期 间 的学 习方 ｌ 以及 教 师 对 学 生 的培 养 工 作 。 最 Ｌ ］
人 员根 据客 户 的购 买模 式发 现不 同 的客户 群 ， 生物 学 中根 据 基 因或 其他 特性 推导 动物 或植 物 的分类 ， 在 聚类 分 析 中 的离 群 点检 测 可用 于商业 领域 的信 用卡 欺诈 检测 和监 控 电子商务 ， 聚类 分 析还 可 以用 于 ＷＥ Ｂ文档 的分 类 等其 他应 用 领 域… ． 在不 同的应 用 领域 和不 同的 学科 中 ， 多 聚类 技 术都 得到 了发展 很 常用 的聚类 方 法有 ： 分 划
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。
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》范文
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，室内定位技术在诸多领域如智能建筑、物流管理、智慧城市等扮演着日益重要的角色。
其中，WiFi因其覆盖面广、布网方便和低成本等优势，已成为室内定位的主流技术之一。
然而，传统的WiFi室内定位方法在面对复杂多变的室内环境时，仍存在定位精度不高、稳定性差等问题。
因此，本文提出了一种基于改进K-means聚类和WKNN（加权k近邻）算法的WiFi室内定位方法，旨在提高定位精度和稳定性。
二、K-means聚类算法的改进K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，通过迭代优化将数据划分为K个聚类，使得每个聚类内部的样本具有较高的相似性。
在WiFi室内定位中，我们可以将WiFi信号强度作为数据特征，利用K-means算法对不同位置点的WiFi信号强度进行聚类。
然而，传统的K-means算法在处理大规模数据时存在计算复杂度高、易陷入局部最优等问题。
因此，本文提出了一种改进的K-means算法。
该算法通过引入密度峰值检测技术，能够在迭代过程中自动识别并剔除噪声数据和异常值，从而提高聚类的准确性和稳定性。
此外，我们还采用了一种基于质心的初始化方法，以减少算法陷入局部最优的可能性。
三、WKNN算法的引入WKNN算法是一种基于距离度量的分类与回归方法，通过计算待测样本与已知样本之间的距离，并赋予不同的权重，以实现对未知样本的分类或预测。
在WiFi室内定位中，我们可以将WKNN算法应用于计算用户设备（UE）与各个接入点（AP）之间的距离，进而确定UE的位置。
相比传统的KNN算法，WKNN算法通过引入权重因子，能够更好地处理不同特征之间的差异性，提高定位精度。
此外，WKNN算法还可以通过调整权重的计算方式，灵活地适应不同的应用场景和需求。
四、基于改进K-means和WKNN的WiFi室内定位方法本文将改进的K-means聚类算法和WKNN算法相结合，提出了一种新的WiFi室内定位方法。
k-means聚类算法实验总结 -回复
k-means聚类算法实验总结-回复K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，广泛应用于数据挖掘、图像分割、文本分类等领域。
本文将基于我对K-means聚类算法的实验总结，分步详细介绍这一算法的原理、实验设置、实验结果及其分析。
希望通过本文的总结，读者能够对K-means算法有一个更全面的了解。
一、算法原理K-means聚类算法的原理比较简单，其基本步骤如下：1. 初始化k个聚类中心，可以是随机选择样本或根据经验预设；2. 对于每个样本，计算其与各个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的聚类中心所属的类别；3. 调整聚类中心的位置，将各个类别内的样本点的均值作为新的聚类中心，重复步骤2，直到聚类中心的位置不再变化或达到预设的最大迭代次数。
二、实验设置为了验证K-means聚类算法的性能，我选择了UCI机器学习库中的Iris 数据集作为实验数据集。
该数据集包含150个样本，每个样本有4个属性。
为了方便可视化，将数据集中的前两个属性作为横纵坐标，将样本点分布在二维平面上。
在实验中，我使用Python编程语言实现了K-means聚类算法，并使用matplotlib库绘制了聚类结果的散点图。
实验中设置聚类的类别数k为3，迭代次数上限为100。
三、实验结果及分析执行K-means聚类算法后，得到了如下图所示的聚类结果：[图1 聚类结果图]根据聚类结果可以看出，三个类别的样本点被分别用不同的颜色表示，并且通过散点图可以很直观地看到各个样本点与聚类中心的距离。
为了更客观地评估K-means的聚类性能，我采用了两项指标：聚类准确率和轮廓系数。
聚类准确率是将聚类结果与原始类别进行对比，计算分类正确的样本数量占总样本数量的比例。
通过计算实验结果，我得到了聚类准确率为85.33。
轮廓系数是一种评价聚类结果的衡量指标，其数值范围在-1到1之间，越接近于1表示聚类越紧密、样本点越相似，越接近于-1表示聚类越分散、样本点越不相似。
k-means聚类的java可视化及应用分析
一、引言聚类分析的目的就是在相似的基础上收集数据并分类。
聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。
在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
给定一组观测数据，K-means 算法的核心思想是，设立K 个簇，以该簇为中心，通过统计学和数学的方法，划分该簇的范围，并将以该簇为中心的一部分点划分为一类。
二、K-means 的JAVA 可视化我们通过利用java 和python 语言对K-means 算法进行了可视化，具体流程如下：1.数据的获取及预处理。
通过可视化操作，选择数据，这里的数据可以是xls 数据，也可以是txt 数据。
如果选择的是xls 数据，系统会将xls 文件转换为txt 文件。
最终我们得到的待聚类数据为txt 格式的数据（如图1所示）2.对数据进行聚类。
（1）文本输出。
通过java 可视化操作，将数据导入，通过K-means 算法，计算欧氏距离的平均值，通过不断地迭代，最终获取最终结果（初始K 值为4），最终通过可视化界面，给出文件保存位置，并给出打开文件的快捷操作（如图1所示）：图1聚类结果保存界面（2）图像输出。
考虑到，利用java 画图比利用python 画图要困难，我们后期采用python 代码画图。
为此，先导入python 的numpy 包和matplotlib 包。
导入代码如下：pip （3）install numpy pip （3）install matplotlib 通过调用python 算法，我们最终得出一系列动图，该动图可以显示K-means 均值的迭代过程（如图2所示）。
随着不断迭代，可以清晰的看到蓝色区域不断缩小。
…第1次迭代第2次迭代…第10次迭代图2K-means 迭代过程三、K-means 应用我们选取全美NBA 球队的输赢情况作为输入数据，通过聚类分析，输出各球队综合实力，以及在全美球队中实力相近的球队。
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。
kmeans算法例题 应用
kmeans算法例题应用K均值（K-Means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的组（簇），每个簇中的数据点彼此相似。
以下是一个简单的K均值算法的例子和应用场景：例子：假设我们有一个包含一些二维数据点的数据集，我们想将这些数据点分为两个簇。
我们可以使用K均值算法来实现这个任务。
```pythonfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#生成一些随机的二维数据np.random.seed(0)X=np.concatenate([np.random.normal(0,1,(20,2)),np.random.normal(5,1, (20,2))])#使用K均值算法将数据分为两个簇kmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=0)kmeans.fit(X)labels=bels_centroids=kmeans.cluster_centers_#绘制数据点和簇中心plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=labels,cmap='viridis',s=50,alpha=0.8)plt.scatter(centroids[:,0],centroids[:,1],marker='X',s=200,linewidths=3, color='red',zorder=10)plt.title('K-Means Clustering')plt.show()```在这个例子中，我们生成了两组二维数据点，然后使用K均值算法将它们分为两个簇，并绘制了数据点和簇中心。
应用场景：K均值算法在各种领域都有广泛的应用，包括但不限于：1.市场细分：在市场研究中，可以使用K均值算法对顾客进行细分，找到相似的市场群体。
聚类分析K—means算法在燃气用户细分中的应用研究
随 着燃气 业 务 的不 断普及 ．燃 气 消费 者不 断 增 多 ， 气用 户 呈多元 化 发展 趋势 ． 燃 这为 燃气 用 户 细分 提供 了基 础 。用户 能 否科 学 细分是 差异 化 市
１ ． １聚类分 析 的概念 场工 作 能否成 功 的关键 ．而数 据挖 掘 技术 也 为燃 聚 类 分析 是 指 将 物 理 或 抽 象 对 象 的集 合 ． 分 气 用 户细 分提 供 了可靠 的 、 学 的工具 。 科 组成 由类 似 的对象 组成 的多个 类 的过程 『 。 由于 ２ １ 客户 满 意是 用户 细分 成功 的关 键 ．其 中最 重 聚类 是 将 数 据 分 类 到 不 同 的 类 或 者 簇 的 一 个 过 要 的是 业 务 ， 而不 是服 务 。 先我 们就应 该 了解 燃 首
作 为初 始 聚类 中心 ： 增 长 率 等 几 个 关 键 属 性 作 为 描 述 用 户 特 征 的变 ２将所 有 样 本分 成 Ｋ类 ， １ 计算 每 类样 本均 值 ， 量 ， 建模 的样本 数据集 是 由基 本 表融 合 而 生成 。
将 样本 均值作 为 初 始聚 类 中心 ： ２３ 户数 据 的清洗 及变 换 －用
２１ ０ ２年第 ４期
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数据 清洗 也 叫数 据 清理 ．包 括 对不 完 整 数据 的补 充 、错 误 的 或干扰 数 据 的 去除 以及 一 些 不一 致 数 据 的处理 。 燃 气 系统 的数 据 库 中有 １４ 该 ２ ７个
Ｋ ｍ ａｓ — ｅｎ 聚类 算法 的一般 步骤 如下 ： 均用 气 量 、 峰用气 占全 年 的 比例 、 高 年平 均 维护 工 ｌ 始化 从样 本 集 中从 选 取 Ｋ个 比较 合适 时 、 际用 气 量与最 大供 气 能力 的 比值 、 １ 初 实 天然 气 消
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K-means聚类算法分析应用研究
发表时间：2011-05-09T08:59:20.143Z 来源：《魅力中国》2011年3月上作者：李曼赵松林
[导读] 本文浅谈了数字图像处理的发展概况、研究背景并对彩色图像K-means算法进行分析。
李曼赵松林
（商丘职业技术学院河南商丘，476000）
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1673-0992（2011）03-0000-01
摘要：本文浅谈了数字图像处理的发展概况、研究背景并对彩色图像K-means算法进行分析.主要详细谈论了是对K-means算法的一些认识，并且介绍K-means聚类的算法思想、工作原理、聚类算法流程、以及对算法结果进行分析，得出其特点及实际使用情况。
关键字：数字图像处理；K-means算法；聚类
一、数字图像处理发展概况及边缘的概念
数字图像处理（Digital Image Processing）即计算机图像处理，就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术[1]。
最早出现于20世纪50年代，它作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
它以改善图像的质量为对象，以改善人的视觉效果为目的。
在处理过程中，输入低质量图像，输出质量高图像，图像增强、复原、编码、压缩等都是图像处理常用的方法[1]。
数字图像处理在航天、航空、星球探测、通信技术、军事公安、生物工程和医学等领域都有广泛的应用，并取得了巨大的成就。
边缘就是图像中灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素的集合，边缘是图像最重要的特征之一，它包含了图像的大部分信息。
实质上边缘检测就是采用算法提取图像中对象与背景间的交界线。
在目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间都存在边缘，这是图像分割所依赖的最重要的特征之一。
根据灰度变化的剧烈程度，边缘可以分为两种：一种是屋顶边缘，一种为阶跃性边缘。
对于屋顶状边缘，二阶导数在边缘初取极值，而对阶跃性边缘，二阶导数在边缘处零交叉；。
二、彩色图像的K-means聚类算法
（一）K-means聚类
聚类就是把数据分成几组，按照定义的测量标准，同组内数据与其他组数据相比具有较强的相似性。
K-means聚类就是首先从n个数据对象任选k个对象作为初始聚类中心；剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的距离（相似度），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）；一直重复此过程直至标准测度函数收敛为止。
通常都采用均方差作标准测度函数。
k个聚类有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
聚类的用途是很广泛的。
在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。
它作为数据挖掘中的一个模块，可以作为一个单独的工具以发现数据库中分布的一些深层的信息，并且概括出每一类的特点，或者把注意力放在某一个特定的类上以作进一步的分析；并且，聚类分析也可以作为数据挖掘算法中其他分析算法的一个预处理步骤。
（二）算法思想分析
输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的彩色图片。
输出：满足方差最小标准的k个聚类。
处理流程：
(1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
(2)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；
(3)重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
(4)循环(2)到(3)直到每个聚类不再发生变化为止。
首先设置K值，也就是确定若干个聚类中心。
使用rand函数随机获得K个颜色值，存放在矩阵miu中，第一次对每个像素点中的K种颜色进行迭代运算，得到最小的颜色矩阵的2范数，同时标记该颜色，依次相加的到各点的颜色矩阵总值。
再次迭代得到K中颜色的各个矩阵均值。
最后提取出标记的各个颜色，依次对各个点进行颜色赋值，使每个像素点的颜色归类。
得到聚类后的图像。
（三）算法的数学描述
（四）算法过程分析
设置K值为8，读入一幅图片后计算图像上所有的像素点个数为N，即令N=size(X,1)*size(X,2)，令颜色矩阵R为矩阵[N,K]并清零。
随机获得颜色聚类中心为Miu=fix(255*rand(K,3))。
在10次迭代中，对每一个像素点进行k=8次迭代，计算该点颜色值与各个聚类中心的欧氏距离dis。
若dis最小，则标记此时颜色矩阵为R(n,k)=1。
依次对8个聚类中心迭代，计算标记的每一个坐标点的颜色总值sum1和总数量sum2，计算新的聚类中心Miu(k,:)=sum1/sum2。
再次对所有点进行迭代，根据第一次迭代时标记的R(n,k)值，若R(n,k)为真时，对该点颜色赋值为聚类中心k的颜色值。
依次分析聚类出最终效果图。
图 K-means聚类算法流程图
（五）K-means算法结果分析
K-means算法取K值为8，就是通过对每个像素点进行8次迭代找到欧式距离最小的聚类中心，依次迭代，得出平均聚类中心，以最后得到的8个平均聚类中心为图像的最优聚类中心，依次为各个像素点进行聚类操作，最后得到聚类后的图像边缘。
本算法由于要对图像的各个像素均进行多次迭代，因此执行算法将会耗费很长时间，对一幅800x600的图片进行一次聚类需要耗时200s左右，其运行效率较低。
但是由于本算法采用的是动态获取聚类中心，且直接对彩色图像的RGB颜色进行分析聚类，故得到的图像边缘检测效果比较好。
K-means算法的特点：聚类中心用各类别中所有数据的平均值表示。
三、结语
K-means算法的一个特点就是在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确。
如果不正确必须调整，在调整完全部样本后，修改聚类中心，然后再进入下一次的迭代。
K-means算法工作原理[3]：首先算法随机从数据集中选K个点作为初始聚类中心，再计算每个样本到聚类中距离，把样本归到离它最近的聚类中心所在的类。
通过计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值得出新聚类中心，若相邻两次的聚类中心没有变化，则证明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛。
若再一次迭代算法中，所有的样本被正确分类，就不会有调整，聚类中心也不变化，这就标志着已经收敛，算法结束。
参考文献：
[1] 何东健.数字图像处理.西安:西安电子科技大学出版社,2008；
[2] 史习云.改进的k-means聚类算法在图像检索中的应用研究[D].中国优秀硕士学位论文全文数据库,2010,(08)；
[3] 赖玉霞,刘建平. K-means算法的初始聚类中心的优化[J].计算机工程与应用, 2008,(10)。