对数据进行聚类分析实验报告
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，并进行了聚类结果的评价。
实验结果显示，选用K均值算法进行聚类分析，得到了较好的聚类效果。
实验中还发现，数据预处理对聚类分析结果具有重要影响，必要的数据清洗和处理工作是确保聚类结果准确性的关键。
此外，聚类数目的选择也是影响聚类结果的重要因素，过多或过少的聚类数目都会造成聚类效果的下降。
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。
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。
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。
-群体3：年龄偏高，男性居多，收入较高，教育水平较高，消费偏好为食品饮料。
3.结果解释：根据聚类结果，我们可以看到不同群体之间的差异性较大，每个群体都有明显的特征。
这些结果可以帮助企业更好地了解不同群体的消费习惯，为市场营销活动提供参考。
五、实验结论通过本次实验，我们成功地对样本数据进行了聚类分析，并得出了3个不同的群体。
动态聚类分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的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聚类分析，提取有价值的信息，成为数据挖掘领域的重要课题。
动态聚类分析作为一种新兴的聚类方法，能够在数据不断变化的情况下，自动调整聚类结果，具有较强的适应性和实用性。
本次实验旨在通过动态聚类分析，对一组数据进行聚类，并验证其有效性和可靠性。
二、实验数据与工具1. 实验数据本次实验数据来源于某电商平台用户购买行为数据，包括用户ID、购买时间、商品类别、购买金额等字段。
数据量约为10万条，具有一定的代表性。
2. 实验工具本次实验采用Python编程语言，利用sklearn库中的KMeans、DBSCAN等动态聚类算法进行实验。
三、实验方法与步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值等无效数据；（2）数据标准化：将不同量纲的数据进行标准化处理，消除数据之间的量纲差异；（3）特征选择：根据业务需求，选取对聚类结果影响较大的特征。
2. 动态聚类分析（1）KMeans聚类：设置聚类数量k，初始化聚类中心，计算每个样本与聚类中心的距离，将样本分配到最近的聚类中心所在的簇；迭代更新聚类中心和簇成员，直至满足停止条件；（2）DBSCAN聚类：设置邻域半径ε和最小样本数min_samples，遍历每个样本，计算其邻域内的样本数量，根据样本密度进行聚类；（3）动态聚类分析：设置时间窗口，以时间窗口内的数据为样本，重复上述聚类过程，观察聚类结果随时间的变化趋势。
四、实验结果与分析1. KMeans聚类结果通过KMeans聚类，将用户分为若干个簇，每个簇代表一组具有相似购买行为的用户。
从聚类结果来看，大部分簇的用户购买行为较为集中，具有一定的区分度。
2. DBSCAN聚类结果DBSCAN聚类结果与KMeans聚类结果相似，大部分簇的用户购买行为较为集中。
同时，DBSCAN聚类能够发现一些KMeans聚类无法发现的潜在簇，例如小众用户群体。
聚类的实验报告
一、实验目的1. 理解聚类算法的基本原理和过程。
2. 掌握K-means算法的实现方法。
3. 学习如何使用聚类算法对数据集进行有效划分。
4. 分析不同聚类结果对实际应用的影响。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 库：NumPy、Matplotlib、Scikit-learn三、实验内容本次实验主要使用K-means算法对数据集进行聚类，并分析不同参数设置对聚类结果的影响。
1. 数据集介绍实验所使用的数据集为Iris数据集，该数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度），以及对应的分类标签（Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica）。
2. K-means算法原理K-means算法是一种基于距离的聚类算法，其基本思想是将数据集中的对象划分为K个簇，使得每个对象与其所属簇的质心（即该簇中所有对象的平均值）的距离最小。
3. 实验步骤（1）导入数据集首先，使用NumPy库导入Iris数据集，并提取特征值和标签。
（2）划分簇使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类个数K为3。
（3）计算聚类结果计算每个样本与对应簇质心的距离，并将样本分配到最近的簇。
（4）可视化结果使用Matplotlib库将聚类结果可视化，展示每个样本所属的簇。
（5）分析不同参数设置对聚类结果的影响改变聚类个数K，观察聚类结果的变化，分析不同K值对聚类效果的影响。
四、实验结果与分析1. 初始聚类结果当K=3时，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，如图1所示。
图1 K=3时的聚类结果从图1可以看出，K-means算法成功地将Iris数据集划分为3个簇，每个簇对应一个Iris物种。
2. 不同K值对聚类结果的影响（1）当K=2时，K-means算法将Iris数据集划分为2个簇，如图2所示。
聚类分析实习报告
聚类分析实习报告（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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路径聚类分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过路径聚类分析，深入理解聚类分析的基本原理和应用，掌握路径聚类算法的实现过程，并学会如何使用聚类分析解决实际问题。
通过实验，我们希望能够提高对数据挖掘和模式识别方法的理解，以及提高在实际应用中处理复杂数据的能力。
二、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一个重要技术，它将相似的数据对象归为一类，从而发现数据中的隐藏模式和结构。
路径聚类分析是聚类分析的一种，它主要针对序列数据，如时间序列、空间轨迹等，通过分析数据对象之间的顺序关系来进行聚类。
三、实验内容1. 实验环境与工具- 操作系统：Windows 10- 数据库：MySQL- 聚类分析工具：Python（使用Scikit-learn库）2. 数据准备本次实验采用的数据集为某城市居民出行轨迹数据，包含居民出行的时间、地点、出行方式等信息。
数据集共有1000条记录，每条记录包含5个特征。
3. 实验步骤（1）数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，确保数据质量。
（2）特征工程：对原始特征进行转换和提取，如将时间转换为时间戳、计算出行距离等。
（3）路径聚类分析：使用Scikit-learn库中的KMeans聚类算法对数据进行路径聚类分析。
（4）结果分析与可视化：对聚类结果进行分析，绘制聚类效果图，并评估聚类效果。
四、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据预处理，数据集共包含1000条记录，每条记录包含5个特征。
预处理后的数据满足实验要求，为后续聚类分析提供了可靠的数据基础。
2. 特征工程通过特征工程，我们将时间转换为时间戳，并计算出行距离。
这样，特征维度从5个增加到7个，有助于提高聚类效果。
3. 路径聚类分析使用Scikit-learn库中的KMeans聚类算法对数据进行路径聚类分析，设置聚类数为5。
聚类过程耗时约1分钟。
4. 结果分析与可视化（1）聚类效果图通过聚类效果图可以看出，聚类效果较好，不同聚类之间存在明显的界限。
聚类分析中实验报告
一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种无监督学习方法，通过对数据集进行分组，将相似的数据对象归为同一类别。
本实验旨在通过实践，加深对聚类分析方法的理解，掌握常用的聚类算法及其应用。
二、实验目的1. 理解聚类分析的基本原理和方法。
2. 掌握常用的聚类算法，如K-means、层次聚类、密度聚类等。
3. 学习使用Python等工具进行聚类分析。
4. 分析实验结果，总结聚类分析方法在实际应用中的价值。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 数据库：SQLite 3.32.24. 聚类分析库：scikit-learn 0.24.2四、实验步骤1. 数据准备- 下载并导入实验数据集，本实验使用的是Iris数据集，包含150个样本和4个特征。
- 使用pandas库对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
2. 聚类算法实现- 使用scikit-learn库实现K-means聚类算法。
- 使用scikit-learn库实现层次聚类算法。
- 使用scikit-learn库实现密度聚类算法（DBSCAN）。
3. 结果分析- 使用可视化工具（如matplotlib）展示聚类结果。
- 分析不同聚类算法的优缺点，对比聚类效果。
4. 实验总结- 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。
- 分析聚类分析方法在实际应用中的价值。
五、实验结果与分析1. K-means聚类- 使用K-means聚类算法将数据集分为3个类别。
- 可视化结果显示，K-means聚类效果较好，将数据集分为3个明显的类别。
2. 层次聚类- 使用层次聚类算法将数据集分为3个类别。
- 可视化结果显示，层次聚类效果较好，将数据集分为3个类别，且与K-means聚类结果相似。
3. 密度聚类（DBSCAN）- 使用DBSCAN聚类算法将数据集分为3个类别。
- 可视化结果显示，DBSCAN聚类效果较好，将数据集分为3个类别，且与K-means聚类结果相似。
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。
3.2 聚类结果展示根据选择的聚类数4，我们将数据点划分为四个不同的簇。
聚类分析实验报告结论(3篇)
第1篇本次聚类分析实验旨在深入理解和掌握聚类分析方法，包括基于划分、层次和密度的聚类技术，并运用SQL Server、Weka、SPSS等工具进行实际操作。
通过实验，我们不仅验证了不同聚类算法的有效性，而且对数据理解、特征选择与预处理、算法选择、结果解释和评估等方面有了更为全面的认知。
以下是对本次实验的结论总结：一、实验目的与意义1. 理解聚类分析的基本概念：实验使我们明确了聚类分析的定义、目的和应用场景，认识到其在数据挖掘、市场分析、图像处理等领域的重要性。
2. 掌握聚类分析方法：通过实验，我们学习了K-means聚类、层次聚类等常用聚类算法，并了解了它们的原理、步骤和特点。
3. 提高数据挖掘能力：实验过程中，我们学会了如何利用工具进行数据预处理、特征选择和聚类分析，为后续的数据挖掘工作打下了基础。
二、实验结果分析1. K-means聚类：- 实验效果：K-means聚类算法在本次实验中表现出较好的聚类效果，尤其在处理规模较小、结构较为清晰的数据时，能快速得到较为满意的聚类结果。
- 特点：K-means聚类算法具有简单、高效的特点，但需要事先指定聚类数目，且对噪声数据敏感。
2. 层次聚类：- 实验效果：层次聚类算法在处理规模较大、结构复杂的数据时，能较好地发现数据中的层次关系，但聚类结果受距离度量方法的影响较大。
- 特点：层次聚类算法具有自适应性和可解释性，但计算复杂度较高，且聚类结果不易预测。
3. 密度聚类：- 实验效果：密度聚类算法在处理噪声数据、非均匀分布数据时，能较好地发现聚类结构，但对参数选择较为敏感。
- 特点：密度聚类算法具有较好的鲁棒性和可解释性，但计算复杂度较高。
三、实验结论1. 聚类算法的选择：根据实验结果，K-means聚类算法在处理规模较小、结构较为清晰的数据时，具有较好的聚类效果；层次聚类算法在处理规模较大、结构复杂的数据时，能较好地发现数据中的层次关系；密度聚类算法在处理噪声数据、非均匀分布数据时，能较好地发现聚类结构。
聚类实验报告范文
聚类实验报告范文实验概述本实验旨在使用聚类算法对给定的数据集进行分组，以发现数据间的相似性，并进一步探索数据集的特点。
在本实验中，我们将使用K-means聚类算法对数据进行聚类分析，并比较不同的K值对聚类结果的影响。
实验步骤1. 选择数据集：从多个数据集中选择了一个具有一定复杂性的数据集作为本次实验的样本数据。
2. 数据预处理：对数据集进行了预处理，包括去除缺失值、归一化处理等。
3. 特征选择：根据对数据集的了解，选择了一部分较为重要的特征进行聚类分析。
4. 聚类算法选择：考虑到数据集的特点和聚类需求，选择了K-means算法作为聚类算法。
5. 参数设置：根据数据集的特点，设置了不同的K值进行多次实验，便于比较不同K值对聚类结果的影响。
6. 聚类过程：利用K-means算法对预处理后的数据进行聚类，迭代计算各个数据点的类别，直至收敛。
7. 结果评估：通过查看聚类结果和K-means的收敛情况，评估聚类效果是否满足预期。
实验结果经过实验，得到了不同K值对应的聚类结果。
以下为实验结果的总结：K=3时的聚类结果- 类别1：包含了一组数据点，这些数据点在特征空间中相互靠近且聚集度高，具有相似的性质。
- 类别2：包含了另一组数据点，这些数据点与类别1中的数据点相距较远，特征空间中的分布较为分散。
- 类别3：包含了最后一组数据点，这些数据点与类别1和类别2中的数据点都有一定距离，但相对更为集中。
K=5时的聚类结果- 类别1：包含了一组数据点，这些数据点在特征空间中相互靠近且聚集度高，具有相似的性质。
- 类别2：包含了另一组数据点，这些数据点与类别1中的数据点相距较远，特征空间中的分布较为分散。
- 类别3：包含了中间一组数据点，这些数据点相对于类别1和类别2中的数据点来说，属于中间分布。
- 类别4和类别5：包含了最后两组数据点，这些数据点相对于其他三个类别的数据点来说，更为分散。
分析与讨论通过观察实验结果，我们可以得出以下结论：1. 根据不同的K值选择，聚类结果会有所差异。
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. 研究背景数据聚类分析是一种将数据根据其相似性进行分组的方法。
通过聚类分析，可以将大量的数据分成相对较小的簇，每个簇内的数据彼此相似，而不同簇之间的数据相差较大。
这有助于我们对数据进行更深入的研究和理解，发现其中的规律和潜在的关联。
2. 实验目的本实验旨在使用聚类分析方法对给定的数据进行分类，以及对不同类别之间的差异和关联进行分析和研究。
通过实验，我们希望揭示数据之间的相似性和差异性，进一步了解其中的规律和潜在的模式。
3. 实验设计与方法3.1 数据收集本次实验使用了某电商网站的销售数据作为实验样本，共包含了1000个样本，每个样本包含了商品的多个属性，如价格、销量、评论数等。
3.2 预处理在进行聚类分析之前，我们首先对数据进行预处理。
预处理包括缺失值处理、数据标准化等步骤。
我们使用均值填充的方法处理缺失值，并对数据进行Z-score标准化，以保证不同属性之间的可比性。
3.3 聚类方法选择在本次实验中，我们选择了K-means算法作为聚类分析的方法。
K-means算法是一种常用且简单的聚类方法，适用于大规模数据集。
3.4 聚类分析过程在聚类分析过程中，我们首先需要确定聚类的簇数K。
为了选择最佳的簇数，我们采用了肘部法则和轮廓系数两种评估指标。
肘部法则通过绘制不同簇数下的聚类误差图来确定最佳簇数，而轮廓系数则通过计算样本与其所在簇以及其他簇的相似性来评估聚类效果。
4. 实验结果与分析4.1 最佳簇数选择通过运用肘部法则和轮廓系数，我们得出了最佳簇数K=4。
聚类误差图显示，随着簇数的增加，聚类误差逐渐减小，但减小速度逐渐减缓，呈现出一个明显的拐点。
轮廓系数分析也显示，在K=4时，轮廓系数达到最大值，说明聚类效果较好。
4.2 聚类结果分析基于最佳簇数K=4，我们进行了聚类分析，将样本分成了4个簇：A、B、C和D。
每个簇内的样本具有相似的属性特征，而不同簇之间的样本则具有较大的差异。
糖酸聚类分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过糖酸数据的聚类分析，探究不同糖酸成分之间的关联性，为糖酸产品的分类和研发提供数据支持。
实验采用K-means聚类算法对糖酸数据进行聚类，分析不同聚类结果下的糖酸成分分布特征。
二、实验背景糖酸是一种天然有机酸，广泛应用于食品、医药、化妆品等领域。
糖酸成分的种类繁多，不同种类的糖酸具有不同的生理活性。
为了更好地了解糖酸成分之间的关联性，本研究对糖酸数据进行聚类分析。
三、实验数据实验数据来源于某糖酸产品企业，共包含100种糖酸成分，包括酸度、糖度、颜色、香气等指标。
数据采用Excel表格形式存储。
四、实验方法1. 数据预处理：对原始数据进行清洗，剔除异常值，并对缺失值进行插补。
2. 数据标准化：为了消除不同指标量纲的影响，对数据进行标准化处理。
3. 聚类分析：采用K-means聚类算法对糖酸数据进行聚类，设置聚类数目为3，通过试错法确定最优聚类结果。
4. 聚类结果分析：对聚类结果进行可视化展示，分析不同聚类下的糖酸成分分布特征。
五、实验步骤1. 数据预处理：使用Python编程语言进行数据清洗、缺失值插补和标准化处理。
2. 聚类分析：使用Python的sklearn库中的KMeans函数进行聚类分析。
3. 聚类结果分析：使用Python的matplotlib库进行可视化展示。
六、实验结果与分析1. 数据预处理结果：经过数据清洗、缺失值插补和标准化处理后，100种糖酸成分的数据集共有99个有效样本。
2. 聚类结果：通过试错法确定最优聚类结果为3类，聚类效果较好。
3. 聚类结果分析：- 第1类：包括10种糖酸成分，酸度较高，糖度较低，颜色和香气以浅色和清香为主。
- 第2类：包括30种糖酸成分，酸度中等，糖度适中，颜色和香气以深色和浓郁为主。
- 第3类：包括59种糖酸成分，酸度较低，糖度较高，颜色和香气以浅色和清香为主。
通过聚类结果分析，可以看出不同类别的糖酸成分在酸度、糖度、颜色和香气等方面具有明显差异，为糖酸产品的分类和研发提供了依据。
聚类分析实验报告体会(3篇)
第1篇随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。
聚类分析作为数据挖掘中的关键技术之一，对于发现数据中的潜在结构具有重要意义。
近期，我参与了一次聚类分析实验，通过实践操作，我对聚类分析有了更深入的理解和体会。
一、实验背景与目的本次实验旨在通过实际操作，掌握聚类分析的基本原理和方法，并运用SQL Server、Weka、SPSS等工具进行聚类分析。
实验过程中，我们构建了合规的数据集，并针对不同的数据特点，选择了合适的聚类算法进行分析。
二、实验过程与步骤1. 数据准备：首先，我们需要收集和整理实验所需的数据。
数据来源可以是公开数据集，也可以是自行收集的数据。
在数据准备过程中，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索：对数据集进行初步探索，了解数据的分布特征、数据量、数据类型等。
这一步骤有助于我们选择合适的聚类算法和数据预处理方法。
3. 建立数据模型：根据实验目的和数据特点，选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法有K-means、层次聚类、密度聚类等。
在本实验中，我们选择了K-means算法进行聚类分析。
4. 聚类分析：使用所选算法对数据集进行聚类分析。
在实验过程中，我们需要调整聚类参数，如K值（聚类数量）、距离度量方法等，以获得最佳的聚类效果。
5. 结果分析：对聚类结果进行分析，包括分类关系图、分类剖面图、分类特征和分类对比等。
通过分析结果，我们可以了解数据的潜在结构和规律。
6. 实验总结：对实验过程和结果进行总结，反思数据理解、特征选择与预处理、算法选择、结果解释和评估等方面的问题。
三、实验体会与反思1. 数据理解的重要性：在进行聚类分析之前，我们需要对数据有深入的理解。
只有了解数据的背景、分布特征和潜在结构，才能选择合适的聚类算法和参数。
2. 特征选择与预处理：特征选择和预处理是聚类分析的重要步骤。
通过选择合适的特征和预处理方法，可以提高聚类效果和模型的可靠性。
聚类分析实习报告
一、实习背景与目的随着大数据时代的到来，医学信息分析在临床决策、疾病预测等领域发挥着越来越重要的作用。
聚类分析作为数据分析的一种重要方法，能够将具有相似特征的个体或事物聚集在一起，为医学研究提供有力支持。
本次实习旨在通过实际操作，掌握聚类分析的基本理论知识，熟练应用统计软件进行聚类分析，并尝试将其应用于医学信息分析中。
二、实习时间与地点实习时间：2023年X月X日至2023年X月X日实习地点：XX大学公共卫生学院医学信息学系三、实习内容与过程1. 理论学习在实习初期，我们系统地学习了聚类分析的基本概念、原理和方法。
包括K-means、层次聚类、DBSCAN等常用聚类算法，以及它们的特点和适用场景。
此外，还学习了如何选择合适的距离度量方法和聚类指标。
2. 数据准备我们选取了一份数据集，包含患者的年龄、性别、疾病类型、症状、治疗方案等信息。
数据集经过预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等步骤，为后续聚类分析奠定了基础。
3. 聚类分析根据数据集的特点，我们选择了K-means算法进行聚类分析。
首先，通过试错法确定了合适的聚类数目K，然后应用K-means算法对数据集进行聚类。
通过观察聚类结果，我们发现患者可以被分为几个具有相似特征的群体。
4. 结果分析与解释我们对聚类结果进行了详细的分析和解释。
首先，分析了每个聚类的主要特征，包括患者的年龄、性别、疾病类型、症状等。
然后，结合医学知识，对每个聚类进行了合理的解释，例如：某个聚类可能代表患有某种特定疾病的患者群体。
5. 可视化为了更直观地展示聚类结果，我们使用了散点图、热力图等可视化方法。
通过可视化，我们可以更清楚地了解不同聚类之间的关系，以及每个聚类的主要特征。
四、实习体会与收获1. 理论知识与实践相结合本次实习使我深刻体会到理论知识与实践相结合的重要性。
通过实际操作，我对聚类分析的理论知识有了更深入的理解，并学会了如何将其应用于实际问题。
2. 数据分析能力提升在实习过程中，我学会了如何使用统计软件进行数据预处理、聚类分析等操作。
聚类分析实习报告
一、前言随着大数据时代的到来，数据分析和处理在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
聚类分析作为数据挖掘的一种常用方法，能够将相似的数据点划分为一组，有助于我们更好地理解数据结构和特征。
本实习报告主要介绍了我在实习期间对聚类分析的学习和应用。
二、实习目的1. 理解聚类分析的基本原理和方法；2. 掌握聚类分析在现实生活中的应用场景；3. 通过实际案例分析，提高解决实际问题的能力。
三、实习内容1. 聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习的方法，其目的是将数据集中的对象分为若干个簇，使得同一簇内的对象尽可能相似，不同簇之间的对象尽可能不同。
常见的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等。
2. 聚类分析的应用场景聚类分析在多个领域都有广泛的应用，如市场细分、客户细分、异常检测、图像处理等。
3. 实际案例分析本次实习我们选取了电商平台用户数据进行分析，旨在通过聚类分析挖掘用户群体特征。
（1）数据预处理首先，对原始数据进行清洗，去除缺失值和异常值。
然后，对数据进行标准化处理，使其在相同的尺度上进行比较。
（2）选择合适的聚类算法考虑到电商平台用户数据的特性，我们选择了K-means算法进行聚类分析。
（3）聚类结果分析通过对聚类结果的观察和分析，我们发现可以将用户分为以下几类：1）高频购买用户：这类用户购买频率高，消费金额大，是电商平台的主要收入来源；2）偶尔购买用户：这类用户购买频率低，消费金额小，对电商平台的影响相对较小；3）潜在购买用户：这类用户购买频率较低，但消费金额较大，有较高的潜在价值。
四、实习收获1. 理解了聚类分析的基本原理和方法，掌握了K-means算法的应用；2. 学会了如何选择合适的聚类算法，并根据实际情况进行调整；3. 提高了数据预处理和分析的能力，为今后的工作奠定了基础。
五、总结通过本次实习，我对聚类分析有了更深入的了解，掌握了聚类分析在实际问题中的应用。
在今后的工作中，我会继续学习相关技术，提高自己的数据分析能力，为我国大数据产业的发展贡献自己的力量。
聚类分析实验报告小康
一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种无监督学习技术，它通过将相似的数据对象归为同一类，从而发现数据中的潜在结构和规律。
本次实验旨在通过聚类分析技术，对一组数据进行分类，并分析不同聚类算法的效果，从而为实际应用提供理论依据。
二、实验目的1. 掌握聚类分析的基本原理和方法；2. 熟悉常用的聚类算法，如K-means、层次聚类、密度聚类等；3. 能够根据实际问题选择合适的聚类算法；4. 提高数据挖掘和数据分析的能力。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据库：MySQL4. 数据挖掘工具：Weka、Python的scikit-learn库四、实验步骤1. 数据准备从MySQL数据库中提取一组数据，包括姓名、年龄、性别、收入等字段。
2. 数据预处理对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，并对数据进行标准化处理。
3. 聚类算法选择选择K-means、层次聚类、密度聚类三种算法进行实验。
4. 聚类效果评估采用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标评估聚类效果。
5. 实验结果分析对比三种聚类算法的效果，分析其优缺点，为实际应用提供参考。
五、实验结果与分析1. K-means聚类K-means算法将数据分为K个簇，每个簇的中心为该簇内所有数据的平均值。
通过轮廓系数和Calinski-Harabasz指数评估，K-means聚类效果较好。
2. 层次聚类层次聚类是一种自底向上的聚类方法，通过逐步合并相似度高的簇，形成一棵树状结构。
轮廓系数和Calinski-Harabasz指数评估结果显示，层次聚类效果较差。
3. 密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，通过寻找高密度区域，将数据划分为多个簇。
轮廓系数和Calinski-Harabasz指数评估结果显示，密度聚类效果中等。
六、实验总结1. K-means聚类在本次实验中表现较好，适合对数据分布较为均匀的进行聚类分析；2. 层次聚类效果较差，不适合对数据分布不均匀的进行聚类分析；3. 密度聚类效果中等，适用于发现数据中的异常值和噪声。
聚类分析法实训报告范文
一、实训背景随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域都扮演着越来越重要的角色。
聚类分析法作为一种重要的数据分析方法，能够帮助我们根据数据的特点和特征，将相似的数据归为一类，从而发现数据中隐藏的规律和模式。
为了提高我们对聚类分析法的理解和应用能力，我们进行了本次实训。
二、实训目标1. 掌握聚类分析的基本概念和原理。
2. 熟悉常用的聚类分析方法，如K-means聚类、层次聚类等。
3. 学会使用SPSS等软件进行聚类分析。
4. 通过实际案例，提高运用聚类分析法解决实际问题的能力。
三、实训内容1. 聚类分析的基本概念和原理聚类分析是将一组数据根据相似性或距离进行分组的过程。
通过聚类分析，我们可以将数据划分为若干个类别，使得同一类别内的数据尽可能相似，不同类别之间的数据尽可能不同。
聚类分析的基本原理如下：（1）相似性度量：选择合适的相似性度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等。
（2）聚类算法：选择合适的聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
（3）聚类结果评估：评估聚类结果的合理性，如轮廓系数、内聚度和分离度等。
2. 常用的聚类分析方法（1）K-means聚类：K-means聚类是一种迭代优化算法，通过迭代计算聚类中心，将数据点分配到最近的聚类中心所在的类别。
（2）层次聚类：层次聚类是一种自底向上的聚类方法，通过不断合并距离最近的类别，形成树状结构。
3. 软件应用本次实训使用SPSS软件进行聚类分析。
SPSS软件具有操作简便、功能强大等特点，能够满足我们对聚类分析的需求。
四、实训案例案例一：客户细分某银行希望通过聚类分析，将客户分为不同的类别，以便更好地进行客户管理和营销。
我们收集了以下数据：- 客户年龄- 客户收入- 客户储蓄量- 客户消费频率使用K-means聚类方法，将客户分为四个类别：- 高收入、高消费群体- 中等收入、中等消费群体- 低收入、低消费群体- 高收入、低消费群体通过聚类分析，银行可以根据不同客户群体的特点，制定相应的营销策略。
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对数据进行聚类分析实验报告一、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。
二、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，写出体会三、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。
一、（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()1INT个点作为代表点；分为三类时，取第1、N/+2()13/+NINT、()13/2+NINT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Je设iN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iz间的误差平方和对所有类相加后为：∑∑=∈-=ci Cy ieim yJ12当C取不同的值时各自算出它们的eJ，进行比较。
二、利用分级聚类方法进行聚类1、分级聚类法思想：首先把全部样本作为一类看做一类，然后根据一定的目标函数进行分解。
2、步骤第一步：开始时，将全部样本当做一类，第二类即为空集。
第二步：将第一类中的所有样本依次放入第二类，计算两类样本均值1X , 2X ，样本数目1N ，2N 以及目标函数121212()'()N N E X X X X N=--，比较E 值大小，选择E 值最大所对应的样本，将其归入第二类。
并记录此时的E 为E （1）第三步：将第一类中剩下样本依次放入第二类中，按照上面运算得出E 值，并比较E 值大小，选择E 值最大所对应的样本，将其归入第二类。
并记录此时的E 为E （2） 第三步：将新的两类按照上面的方法继续划分，直到第i 次迭代的E （i ）<E （i-1）或者到达规定的迭代次数。
3、实验流程图四、 实验结果I、1、用FAMALE.TXT和MALE.TXT中的数据组合起来作为样本集：C=2时（1）、取第一个和第五十一个样本作为初始聚类中心，得出的实验结果图如下：得到结果是：点号表示的类别中样本总数为61，星表示的类别中样本总数为39 。
两个聚类中心分别为: A（163.5738，53.1541），B（175.8974，68.2692）2）、取第二十五个和七十五个样本作为初始聚类中心时得到的实验结果如下：得到结果是：点号表示的类别中样本总数为61，星表示的类别中样本总数为39。
两个聚类中心分别为: A（163.5738，53.1541），B（175.8974，68.2692）进行多次试验发现取不同的初始聚类中心时实验结果相同。
J=5.9707e+003它们的e但是，经过后面的实验我们发现，初始聚类中心选择影响最后的聚类中心，其能保证优化，而不能保证全局优化，ISODATA在这一点比C-均化更好。
下面是将男女样本所代表的点分别画到图上可得下图：其中点表示的是女生样本，圆圈表示的是男生样本。
其中，男生的样本均值为（173.9200 ，65.5020）女生的样本均值为（162.8400 ，52.5960）通过比较两幅图，可以发现，当去C=2时，对数据进行聚类分析得到的聚类结果基本类似于男女生分类，他们的样本均值相差不大，不过还是有一定差别。
差别出现在一些身高低于1.70米的男生处。
C=3时得到的聚类结果图如下：最终的三个聚类中心：A（159.2333，49.9333）B（168.8158，57.0105）C（176.4375，70.0156）J=3.9251e+003e从图中可以看出，当划分为三类时，其结果可以看做按照身高与体重的比将样本进行聚类，身高体重比大，较大，小的分别为一类。
C=4时：得到的分来结果如下：得到的四个聚类中心为：A（157.4286，49.2381），B（164.7727，53.3545）C（170.4400，58.2640），D（176.4375，70.0156）J=3.4318e+003eC=5时得到的聚类结果如下：最终的五个聚类中心分别为：A（158.1579，47.3684），B（163.3913，54.4652）C（170.3462，58.1423），D（176.0741，67.7593）E（178.4000，82.2000）J=2.6352e+003eC=6时得到的聚类结果如下：最终的6个聚类中心分别为：A（158.3462，49.8462）B（166.9259，54.5889）C（171.4737，60.8158）D（175.6842，68.1842）E（178.0000，80.6667）F（183.3333，66.6667）J= 2.5607e+003eJ之间的关系曲线如下：1、画出C值与e由图可以看出，拐点离2较近，所以讲此样本集聚为二类最佳2、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，实验结果如下：（1）、取第二十五个和第二百零一个个样本作为初始聚类中心，得出的实验结果图其中，A（165.0479，53.6491），B（176.4506，69.9378）J=3.2952e+004e取第一百个和第三百个样本作为初始聚类中心时得出结果与前面相同。
（2）、C=3A（163.3438，51.8742）, B（174.5561，64.5024）C（178.8657 ，80.4776）J=2.0594e+004e（3）、C=4时：J=1.6346e+004eA（159.8548 ，48.3145），B（167.5567，56.6485）C（175.4783，65.7908），D（179.3684，81.7368）（4）C=5时：J=1.3575e+004eA（160.5732，50.0512），B（170.0510，57.5020）C（175.3836 ,65.9452），D（178.6429,75.7589)E（179.6667，91.3889）（5）、C=6时其中，e J= 1.3018e+004A（160.8427，50.6596）B（170.6296，55.1241）C（172.6381，62.9143）D（176.8488，76.8837）E（177.2955，68.0057）F（181.5952，89.1905）J之间的关系曲线如下画出C值与e与图可知，拐点离2较近，所以认为此时仍是将样本集分为二类最佳（4）、将两种样本即进行聚类后的样本中心进行比较，如下表：他们的聚类中心也越接近。
横向比较用FEMALE,MALE中数据作为样本和用FEMALE,MALE，test2中数据作为样本时，由于引入了新的样本，可以发现后者的聚类中心比前者都稍大。
但是它们的分布类似，变化不大。
II、将两个样本分别用分级聚类方法进行聚类，得出结果，并与C均值聚类法进行比较：1、对FEMALE与MALE中数据组成的样本集进行分级聚类：由图可见，分级聚类法将样本分为两类，它们的聚类中心分别为A（163.4667，53.0400）B（175.7500，68.0625）将它与C=2时的C均值聚类结果进行比较，分别比较它们的结果图以及聚类中心，下面是它们的聚类中心比较：2、对由MALE、MALE、test2中数据组成的样本集进行分级聚类：由图可见，分级聚类法将样本分为两类，它们的聚类中心分别为A（164.9819，53.6229），B（176.4487，69.8868）将它与C=2时的C均值聚类结果进行比较，分别比较它们的结果图以及聚类中分析：比较发现利用分级聚类方法与利用C均值聚类法时C取2时的聚类结果极其相似 .五、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均值%C=2clc;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=1:50NT(:,k)=FA(:,k);endfor k=51:100NT(:,k)=MA(:,k-50);endz1=NT(:,1);z2=NT(:,51);for k=1:100a=z1,b=z2G1=zeros(2,100);G2=zeros(2,100);for i=1:100d1=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<d2G1(:,i)=NT(:,i);elseG2(:,i)=NT(:,i);endendG1(:,find(sum(abs(G1),1)==0))=[];G2(:,find(sum(abs(G2),1)==0))=[];z1=mean(G1,2);z2=mean(G2,2);if isequal(a,z1)==1&&isequal(z2,b)==1breakendendz1,z2,G1,G2,size(G1,2),size(G2,2)for i=1:size(G1,2)x=G1(1,i);y=G1(2,i);plot(x,y,'G.');hold onendfor i=1:size(G2,2)x=G2(1,i);y=G2(2,i);plot(x,y,'R*');hold onendplot(z1(1,1),z1(2,1),'B+')hold onplot(z2(1,1),z2(2,1),'B+')hold on分级聚类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=1:50NT(:,k)=FA(:,k);endfor k=51:100NT(:,k)=MA(:,k-50);endG1=NT;G2=zeros(2,100);X1=mean(G1,2);X2=mean(G2,2);E=0;B=zeros(1,100);for k=1:100if k==1g1=NT;elseg1=p1;endfor i=1:101-kif i==1a=0;elsea=E;endG1(:,i)=[0;0];G2(:,k)=g1(:,i);G1(:,find(sum(abs(G1),1)==0))=[]; G2(:,find(sum(abs(G2),1)==0))=[]; X1=mean(G1,2);X2=mean(G2,2);N1=size(G1,2);N2=size(G2,2);E=N1*N2/100*(X1-X2)'*(X1-X2);if E>ax1=X1;x2=X2;p1=G1;p2=G2;B(1,k)=E ;G1=g1;elseE=a;G1=g1;endendG2=p2;if k>=2&&B(1,k)<B(1,k-1)breakendendx1,x2,p1,p2for i=1:size(p1,2)x=p1(1,i);y=p1(2,i);plot(x,y,'G.');hold onendfor i=1:size(p2,2)x=p2(1,i);y=p2(2,i);plot(x,y,'R*');hold onendplot(x1(1,1),x1(2,1),'B+')hold onplot(x2(1,1),x2(2,1),'B+')hold on。