分析大数据运用大数据分析 Kmeans算法实战
k-means算法例题
k-means算法例题
K-means算法是一种基于迭代的聚类算法，它利用距离公式将数据集分为K个不同的聚类，每个聚类具有最相似的数据点。
以下是使用K-means算法的一个简单案例：
题目：使用K-means算法将下列数据点进行聚类（这里使用欧式距离作为度量，K取值为2）
数据点：P1(1,2), P2(2,3), P3(5,6), P4(7,8), P5(9,10), P6(15,14), P7(16,13), P8(18,17), P9(20,19)
解题步骤：
1. 选择聚类的个数K=2。
2. 任意选择两个数据点作为初始聚类中心，例如选择P1和P6。
3. 计算每个数据点到两个聚类中心的距离，并将每个数据点分配到距离最近的聚类中。
4. 重新计算每个聚类的中心点，即将该聚类中所有数据点的坐标求平均值得到新的聚类中心。
5. 重复步骤3和4，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
6. 输出最终的聚类结果。
根据以上步骤，可以得到该数据集的聚类结果为：{P1, P2, P3, P4, P5}和{P6, P7, P8, P9}。
其中，第一个聚类中心为(3,4)，第二个聚类中心为(17,16)。
基于大数据的大学生体质健康测试数据分析及健康促进对策
湖北体育科技Hubei Sports Science 2021年1月第40卷第1期Jan. 2021Vol. 40 No. 1基于大数据的大学生体质健康测试数据分析及健康促进对策彭春兰匕龙佩林2(1.南华大学体育学院，湖南衡阳421001； 2.吉首大学体育科学学院，湖南吉首416000)摘 要：运用大数据分析技术将某大学2017-2019年所有在校学生体质健康的65 535条记录为数据源，运用基于距离的聚类(K-means )算法，按男、女性别分类的两组数据进行聚类分析，并对一系列的数据进行处理、转换以及建模分析。
结论：男生组各聚类的身体素质测试项目评分平均值变化趋势大体相近且变化缓和； 女生组各聚类的身体素质测试项目评分平均值变化呈现了两个明显的谷底且变化趋势较为错综复杂。
通过分析聚类结果发掘学生身体素质与指标之间的内在联系，进而提出了相对应的健康促进对策，以期全面提升学生的体质健康水平。
关键词：大学生;体质健康;K —means 算法;聚类;健康促进中图分类号：G804.49文献标识码：A 文章编号：1003—983X(2021)01—0076—06Analysis of College Students' Physical Health Test Data Based on Big Data and HealthPromotion CountermeasuresPENG Chunlan “,LONG Peilin 2(1.School of Physical Education ,University of South China ,Hengyang Hunan,421001 ；2.College of Sports Science, Jishou University ,Jishou Hunan,416000)Abstract : Using Mg data analysis technology , 65 535 records of physical health of all students in a university from 2017 to 2019 aretaken as data sources. Using distance based clustering (K-means) algorithm , two groups of data classified by male and female are clustered , and a series of data are processed, transformed and modeled. Conclusion: the change trend of the average score of physicalfitness test items in male group is similar and moderate , the change trend of the average score of physical fitness test items in female group shows two obvious bottoms and the change trend is complex. By analyzing the clustering results , this paper explores the internal relationship between students' physical fitness and indicators , and then puts forward the corresponding health promotion countermea sures ,in order to comprehensively improve students' physical health level.Keywords : college students ； physical health ； k-means algorithm ； clustering analysis ； health promotion学生体质健康促进一直是学校密切关注和致力发展的方 面，近些年来，学生体质健康测试工作各学校严格按《国家学生体质健康标准》执行。
聚类算法介绍(K-means+DBSCAN+典型案例)
排序，速度相对于K-Means较慢,一般只适合小数据量。
二，DBSCAN
在DBSCAN算法中将数据点分为一下三类：
01
核心点：在半径r内含有超过minPoints数目的点
边界点：在半径r内点的数量小于minPoints，但是落在核心点的邻域内
噪音点：既不是核心点也不是边界点的点
算密度单元的计算复杂度大，
每一簇内较大的点代表核心对象，较
小的点代表边界点（与簇内其他点密
度相连，但是自身不是核心对象）。
黑色的点代表离群点或者叫噪声点。
三，凝聚层级聚类(HAC)
HAC是自下而上的一种聚类算法。
1
HAC首先将每个数据点视为一个单一的簇，然后计算所有簇之间的距离来合并
簇，直到所有的簇聚合成为一个簇为止。
之间具有更多的相似性。
是一种探索性的分析。聚类分析所
使用方法的不同，常常会得到不同
的结论。不同研究者对于同一组数
据进行聚类分析，所得到的聚类数
未必一致。
从机器学习的角度讲，簇相当
于隐藏模式。聚类是搜索簇的
无监督学习过程。
01
02
04
03
05
06
从统计学的观点看，聚类分析
是通过数据建模简化数据的一
种方法。
典型的应用案例
例3：基于DBSCAN算法的交通事故读法点段排查方法
核心思想：对于构成交通事故多发点段的每个交通事敌,其发生的地点半径e(邻域)公里范围以内的其它交通
事故的个数,必须不小于一个给定的阈值(MinPts),也就是说其邻域的密度必须不小于某个阈值。
下面是DBSCAN算法的交通事故多发点段排查方法在交通事故黑点排查中的一些定义:
《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。
kmeans聚类算法实验心得
kmeans聚类算法实验心得
Kmeans聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据样
本分成不同的类别。
本次实验我们使用Python语言编写了实现Kmeans算法的代码，并在自己定义的数据集上进行了实验，下面是
我的实验心得：
1. Kmeans算法需要确定聚类的数量K，不同的K值会得到不同的聚
类结果，因此在实验中需要尝试不同的K值，并选择最优的聚类结果。
2. 初始聚类中心的选择对于聚类结果的影响很大，如果初始聚类中
心选取不好，可能会导致算法陷入局部最优解而无法得到全局最优解。
因此，实验中可以尝试多种初始聚类中心的选择方式，如随机选择、均匀分布选择等。
3. Kmeans算法的收敛速度较快，通常在几十次迭代内就可以得到较好的聚类结果。
但也有可能因为数据的特殊性质导致算法收敛速度较慢，需要调整参数来加速算法的收敛。
4. Kmeans算法在处理大数据集时可能会面临效率问题，因为每次迭代都需要计算每个数据样本和聚类中心的距离，这对于大数据集来说非常耗时。
因此，在处理大数据集时需要考虑优化算法，如使用Kmeans++算法等。
总的来说，Kmeans算法是一种简单而有效的聚类算法，可以在很短的时间内得到较好的聚类结果。
但在使用时需要注意算法的参数选择和优化，才能得到最好的聚类结果。
基于KMeans和PCA的数据聚类分析
基于KMeans和PCA的数据聚类分析数据聚类分析是一种将数据根据相似性分组的过程，它是在数据预处理中的一项关键工作。
本文将介绍KMeans和PCA两种常用的数据聚类算法，以及如何将它们应用于实际问题中。
KMeans算法KMeans算法是一种基于距离测量的聚类方法，它通过不断迭代的方式将n个点分为k个簇。
该算法的目标是最小化每个簇内部数据点到簇中心的距离平方和，同时最大化不同簇之间的距离。
KMeans算法具有以下优点：1. 算法简单易实现；2. 支持大规模数据集的聚类；3. 能够适用于不同的数据类型。
下面是一个简单的示例，展示如何使用Python中的sklearn库来实现KMeans算法：```Pythonfrom sklearn.cluster import KMeansimport numpy as np#生成数据X = np.random.randn(100, 2)#使用KMeans进行聚类kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)#查看聚类结果print(bels_)```PCA算法PCA（Principal Component Analysis）算法是一种处理高维数据的方法，它可以将数据转换为低维空间，并保留数据的主要信息。
在PCA算法中，我们需要将所有数据点映射到一个新的低维坐标系中，其中第一个主成分是数据中方差最大的方向，第二个主成分是与第一个主成分正交的方向，并且具有次大的方差，以此类推。
PCA算法具有以下优点：1. 能够减少数据维度，提高运算效率；2. 能够消除噪声，并提取最相关的特征；3. 能够用于数据可视化。
下面是一个示例，展示如何使用Python中的sklearn库来实现PCA算法：```Pythonfrom sklearn.decomposition import PCAimport numpy as np#生成数据X = np.random.randn(100, 5)#使用PCA进行降维pca = PCA(n_components=2)X_transformed = pca.fit_transform(X)#查看降维后的数据print(X_transformed)```基于KMeans和PCA的数据聚类分析接下来，我们将结合KMeans和PCA算法来进行数据聚类分析。
somk-means聚类分区案例
somk-means聚类分区案例K-means聚类分区案例第一篇在数据分析领域，聚类是一种常用的无监督学习方法，能够将数据集中具有相似特征的数据样本划分为不同的类别或群组。
其中，K-means聚类是一种常见而有效的方法，它通过为每个数据样本分配一个与之最相似的聚类中心来实现分类。
在本文中，我们将介绍一个关于K-means聚类分区的案例。
将我们的案例定位于零售行业，想象一家超市的连锁店正计划在不同区域开设新的分店。
为了确定最佳的分店位置，他们决定利用K-means聚类算法对特定区域的顾客进行分析。
这样可以使他们对不同的市场细分，更好地了解各个区域的消费者需求和购物习惯。
通过这种方式，企业可以制定更有针对性的市场营销策略，提高销售额和市场份额。
首先，我们需要收集一些与消费者行为相关的数据。
这些数据可以包括每个顾客的购买记录、年龄、性别、消费金额等信息。
假设我们已经获得了一份包含500个顾客的数据集。
接下来，我们需要对数据进行预处理。
这包括去除异常值、处理缺失值以及数据标准化等步骤。
这些步骤旨在保证数据质量和可靠性，在分析过程中不会产生误导性的结果。
一旦数据预处理完成，我们可以开始使用K-means聚类算法。
该算法的基本思想是，通过计算每个数据样本与聚类中心的距离，将其归类到距离最近的聚类中心。
为了完成这个过程，我们首先需要确定聚类的数量K，也就是分店的数量。
为了确定最佳的K值，我们可以使用一种称为肘方法的技巧。
该方法基于聚类误差平方和（SSE），即聚类中心与其所包含数据样本距离的平方和，来评估聚类质量。
我们可以通过尝试不同的K值，计算相应的SSE，然后选择SSE曲线上的“肘点”作为最佳的K值。
在确定了最佳的K值之后，我们可以应用K-means算法进行聚类分析。
通过迭代更新聚类中心和重新分配样本，我们可以获取最终的聚类结果。
这些结果可以帮助我们理解不同区域顾客的消费行为和购物偏好。
最后，我们可以将聚类结果可视化，并提取有关每个聚类的关键特征。
K-means算法详解
算法实例
O x y
1
2 3 4 5Βιβλιοθήκη 00 1.5 5 5
2
0 0 0 2
数据对象集合S见表1，作为一个聚类分析的二 维样本，要求的簇的数量k=2。 O (1)选择 O1 0,2 ， 2 0,0 为初始的簇中心， 即 M 1 O1 0,2 ， M 2 O2 0,0 。 (2)对剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的 距离，将它赋给最近的簇。 对 O3 ： 2 2
0 5
0 5
2
2 2
2
2
5
29
1
5
5
2
0 2
• 因为 d M 1 , O 5 d M 2 , O 5 所以将 O 5分配给 C
• 更新，得到新簇
E1 0 0
2 2
C1 O1 ,O5
和
2
C 2 O 2 , O 3 , O 4
xi1,xi2,„xid和xj1,xj2,„xjd分别是样本xi和xj对应d个描 述属性A1,A2,„Ad的具体取值。 • 样本xi和xj之间的相似度通常用它们之间的距离d(xi,xj) 来表示，距离越小，样本xi和xj越相似，差异度越小；距
离越大，样本xi和xj越不相似，差异度越大。
欧式距离公式如下：
d xi , x j
x
d k 1
ik
x jk
2
平均误差准则函数
• K-means聚类算法使用误差平方和准则函数来评价聚类 性能。给定数据集X，其中只包含描述属性，不包含类别
属性。假设X包含k个聚类子集X1,X2,„XK；各个聚类子集
中的样本数量分别为n1，n2,„,nk;各个聚类子集的均值代 表点（也称聚类中心）分别为m1，m2,„,mk。 • 误差平方和准则函数公式为：
大数据模型 算法
大数据模型算法大数据模型算法导语：随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据成为了一种无法忽视的重要资源。
而在大数据分析中，模型算法则是实现数据挖掘和预测分析的关键技术。
本文将介绍几种常用的大数据模型算法，并探讨它们在实际应用中的价值和局限性。
一、K-means算法K-means算法是一种常用的聚类分析算法，它通过将数据集划分为K个簇来实现数据的分类和分组。
该算法的核心思想是通过计算数据点和簇中心点之间的距离来确定数据点的归属，从而实现聚类分析。
K-means算法具有简单、高效的优点，适用于大规模数据的处理。
然而，K-means算法对初始簇中心点的选择非常敏感，且对数据的分布和维度有一定的限制。
二、决策树算法决策树算法是一种常用的分类和回归分析算法，它通过构建一棵树形结构来实现数据的分类和预测。
决策树算法的优势在于直观、易于解释和理解，且可以处理具有高度非线性关系的数据。
然而，决策树算法容易过拟合，对于大规模数据的处理效率较低。
三、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种常用的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设来实现数据的分类。
朴素贝叶斯算法具有简单、高效的特点，尤其适用于文本分类和垃圾邮件过滤等应用场景。
然而，朴素贝叶斯算法忽略了特征之间的相关性，对于关联较强的数据处理效果较差。
四、支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的分类和回归分析算法，它通过构建一个超平面来实现数据的分类和预测。
支持向量机算法具有良好的泛化性能和鲁棒性，适用于处理高维数据和非线性关系。
然而，支持向量机算法对于大规模数据的处理效率较低，且对参数的选择较为敏感。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它通过构建多层神经元网络来实现数据的分类和预测。
神经网络算法具有强大的非线性拟合能力和适应性，适用于处理复杂的大数据问题。
然而，神经网络算法的训练过程较为复杂，且对于数据量较小的情况下容易过拟合。
大数据模型算法在数据分析和预测中发挥着重要的作用。
数据挖掘实例实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
法律大数据分析案例(3篇)
第1篇一、背景随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，交通违法行为日益增多，给城市交通安全带来了严重威胁。
为有效治理交通违法行为，提高城市交通管理水平，某城市交通管理部门决定运用法律大数据分析技术，对交通违法行为进行深入研究，以期为交通管理决策提供科学依据。
二、案例概述某城市交通管理部门收集了2018年至2020年的交通违法行为数据，包括违章停车、超速、酒驾、闯红灯等，共计1000万条。
通过对这些数据进行法律大数据分析，旨在找出交通违法行为的规律和特点，为交通管理部门制定有针对性的治理措施提供支持。
三、数据采集与处理1. 数据采集：交通管理部门通过交通监控设备、交通违法举报系统、交通警察现场执法等方式，收集了大量的交通违法行为数据。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，剔除重复、错误、缺失的数据，确保数据质量。
3. 数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式，方便后续分析。
4. 数据预处理：对数据进行标准化处理，消除量纲影响，为分析做准备。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：对交通违法行为的基本情况进行描述，如违法行为类型、发生时间、地点等。
2. 关联规则挖掘：利用Apriori算法挖掘交通违法行为之间的关联规则，找出可能导致交通违法行为的因素。
3. 聚类分析：运用K-means算法对交通违法行为进行聚类，找出不同类型的违法行为特征。
4. 时间序列分析：分析交通违法行为随时间的变化趋势，找出季节性、周期性规律。
5. 空间分析：利用GIS技术分析交通违法行为在空间上的分布特征，找出高发区域。
五、分析结果1. 描述性统计分析：数据显示，违章停车、超速、酒驾是交通违法行为的主要类型，其中违章停车占比较高。
2. 关联规则挖掘：分析发现，酒后驾驶与超速、闯红灯等违法行为存在较强的关联性。
3. 聚类分析：将交通违法行为分为四类：轻微违法行为、一般违法行为、严重违法行为、极其严重违法行为。
4. 时间序列分析：交通违法行为在节假日、周末及早晚高峰时段较为集中。
大数据挖掘算法篇之K-Means实例
⼤数据挖掘算法篇之K-Means实例⼀、引⾔ K-Means算法是聚类算法中，应⽤最为⼴泛的⼀种。
本⽂基于欧⼏⾥得距离公式：d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算⼆维向量间的距离，作为聚类划分的依据，输⼊数据为⼆维数据两列数据，输出结果为聚类中⼼和元素划分结果。
输⼊数据格式如下：118223240.00.051.00.060.01.072.01.081.02.092.02.0102.00.0110.02.0127.06.0137.07.0147.08.0158.06.0168.07.0178.08.0188.09.0199.07.0209.08.0219.09.022⼆、欧⼏⾥得距离：欧⼏⾥得距离定义：欧⼏⾥得距离（ Euclidean distance）也称欧⽒距离，在n维空间内，最短的线的长度即为其欧⽒距离。
它是⼀个通常采⽤的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。
在⼆维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，⼆维的公式是d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)三维的公式是d=sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^+(z1-z2)^)推⼴到n维空间，欧式距离的公式是d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^ ) 这⾥i=1,2..nxi1表⽰第⼀个点的第i维坐标,xi2表⽰第⼆个点的第i维坐标n维欧⽒空间是⼀个点集,它的每个点可以表⽰为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上⾯的公式.欧⽒距离看作信号的相似程度。
距离越近就越相似，就越容易相互⼲扰，误码率就越⾼。
三、代码⽰例1/****************************************************************************2* *3* KMEANS *4* *5*****************************************************************************/67 #include <stdio.h>8 #include <stdlib.h>9 #include <string.h>10 #include <conio.h>11 #include <math.h>1213// FUNCTION PROTOTYPES141516// DEFINES17#define SUCCESS 118#define FAILURE 019#define TRUE 120#define FALSE 021#define MAXVECTDIM 2022#define MAXPATTERN 2023#define MAXCLUSTER 10242526272829char *f2a(double x, int width){30char cbuf[255];31char *cp;33int d,s;34 cp=fcvt(x,width,&d,&s);35if (s) {36 strcpy(cbuf,"-");37 }38else {39 strcpy(cbuf,"");40 } /* endif */41if (d>0) {42for (i=0; i<d; i++) {43 cbuf[i+1]=cp[i];44 } /* endfor */45 cbuf[d+1]=0;46 cp+=d;47 strcat(cbuf,".");48 strcat(cbuf,cp);49 } else {50if (d==0) {51 strcat(cbuf,".");52 strcat(cbuf,cp);53 }54else {55 k=-d;56 strcat(cbuf,".");57for (i=0; i<k; i++) {58 strcat(cbuf,"0");59 } /* endfor */60 strcat(cbuf,cp);61 } /* endif */62 } /* endif */63 cp=&cbuf[0];64return cp;65 }6667686970// ***** Defined structures & classes *****71struct aCluster {72double Center[MAXVECTDIM];73int Member[MAXPATTERN]; //Index of Vectors belonging to this cluster 74int NumMembers;75 };7677struct aVector {78double Center[MAXVECTDIM];79int Size;80 };8182class System {83private:84double Pattern[MAXPATTERN][MAXVECTDIM+1];85 aCluster Cluster[MAXCLUSTER];86int NumPatterns; // Number of patterns87int SizeVector; // Number of dimensions in vector88int NumClusters; // Number of clusters89void DistributeSamples(); // Step 2 of K-means algorithm90int CalcNewClustCenters();// Step 3 of K-means algorithm91double EucNorm(int, int); // Calc Euclidean norm vector92int FindClosestCluster(int); //ret indx of clust closest to pattern93//whose index is arg94public:95void system();96int LoadPatterns(char *fname); // Get pattern data to be clustered97void InitClusters(); // Step 1 of K-means algorithm98void RunKMeans(); // Overall control K-means process99void ShowClusters(); // Show results on screen100void SaveClusters(char *fname); // Save results to file101void ShowCenters();102 };103//输出聚类中⼼104void System::ShowCenters(){105int i,j;106 printf("Cluster centers:\n");107for (i=0; i<NumClusters; i++) {108 Cluster[i].Member[0]=i;109 printf("ClusterCenter[%d]=(%f,%f)\n",i,Cluster[i].Center[0],Cluster[i].Center[1]); 110 } /* endfor */111 printf("\n");112 getchar();113 }114115//读取⽂件117 {118 FILE *InFilePtr;119int i,j;120double x;121if((InFilePtr = fopen(fname, "r")) == NULL)122return FAILURE;123 fscanf(InFilePtr, "%d", &NumPatterns); // Read # of patterns 18数据量124 fscanf(InFilePtr, "%d", &SizeVector); // Read dimension of vector 2维度125 fscanf(InFilePtr, "%d", &NumClusters); // Read # of clusters for K-Means 2簇126for (i=0; i<NumPatterns; i++) { // For each vector127for (j=0; j<SizeVector; j++) { // create a pattern128 fscanf(InFilePtr,"%lg",&x); // consisting of all elements129 Pattern[i][j]=x;130 } /* endfor */131 } /* endfor */132//输出所有数据元素133 printf("Input patterns:\n");134for (i=0; i<NumPatterns; i++) {135 printf("Pattern[%d]=(%2.3f,%2.3f)\n",i,Pattern[i][0],Pattern[i][1]);136 } /* endfor */137 printf("\n--------------------\n");138 getchar();139return SUCCESS;140 }141//***************************************************************************142// InitClusters *143// Arbitrarily assign a vector to each of the K clusters *144// We choose the first K vectors to do this *145//***************************************************************************146//初始化聚类中⼼147void System::InitClusters(){148int i,j;149 printf("Initial cluster centers:\n");150for (i=0; i<NumClusters; i++) {151 Cluster[i].Member[0]=i;152for (j=0; j<SizeVector; j++) {153 Cluster[i].Center[j]=Pattern[i][j];154 } /* endfor */155 } /* endfor */156for (i=0; i<NumClusters; i++) {157 printf("ClusterCenter[%d]=(%f,%f)\n",i,Cluster[i].Center[0],Cluster[i].Center[1]); //untransplant 158 } /* endfor */159 printf("\n");160 getchar();161 }162//运⾏KMeans163void System::RunKMeans(){164int converged;165int pass;166 pass=1;167 converged=FALSE;168//第N次聚类169while (converged==FALSE) {170 printf("PASS=%d\n",pass++);171 DistributeSamples();172 converged=CalcNewClustCenters();173 ShowCenters();174 getchar();175 } /* endwhile */176 }177//在⼆维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，⼆维的公式是178//d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)179//通过这种运算，就可以把所有列的属性都纳⼊进来180double System::EucNorm(int p, int c){ // Calc Euclidean norm of vector difference181double dist,x; // between pattern vector, p, and cluster182int i; // center, c.183char zout[128];184char znum[40];185char *pnum;186//187 pnum=&znum[0];188 strcpy(zout,"d=sqrt(");189 printf("The distance from pattern %d to cluster %d is calculated as:\n",p,c);190 dist=0;191for (i=0; i<SizeVector ;i++){192//拼写字符串193 x=(Cluster[c].Center[i]-Pattern[p][i])*(Cluster[c].Center[i]-Pattern[p][i]);194 strcat(zout,f2a(x,4));195if (i==0)196 strcat(zout,"+");197//计算距离198 dist += (Cluster[c].Center[i]-Pattern[p][i])*(Cluster[c].Center[i]-Pattern[p][i]);199 } /* endfor */201return dist;202 }203//查找最近的群集204int System::FindClosestCluster(int pat){205int i, ClustID;206double MinDist, d;207 MinDist =9.9e+99;208 ClustID=-1;209for (i=0; i<NumClusters; i++) {210 d=EucNorm(pat,i);211 printf("Distance from pattern %d to cluster %d is %f\n\n",pat,i,sqrt(d));212if (d<MinDist) {213 MinDist=d;214 ClustID=i;215 } /* endif */216 } /* endfor */217if (ClustID<0) {218 printf("Aaargh");219 exit(0);220 } /* endif */221return ClustID;222 }223//224void System::DistributeSamples(){225int i,pat,Clustid,MemberIndex;226//Clear membership list for all current clusters227for (i=0; i<NumClusters;i++){228 Cluster[i].NumMembers=0;229 }230for (pat=0; pat<NumPatterns; pat++) {231//Find cluster center to which the pattern is closest232 Clustid= FindClosestCluster(pat);//查找最近的聚类中⼼233 printf("patern %d assigned to cluster %d\n\n",pat,Clustid);234//post this pattern to the cluster235 MemberIndex=Cluster[Clustid].NumMembers;236 Cluster[Clustid].Member[MemberIndex]=pat;237 Cluster[Clustid].NumMembers++;238 } /* endfor */239 }240//计算新的群集中⼼241int System::CalcNewClustCenters(){242int ConvFlag,VectID,i,j,k;243double tmp[MAXVECTDIM];244char xs[255];245char ys[255];246char nc1[20];247char nc2[20];248char *pnc1;249char *pnc2;250char *fpv;251252 pnc1=&nc1[0];253 pnc2=&nc2[0];254 ConvFlag=TRUE;255 printf("The new cluster centers are now calculated as:\n");256for (i=0; i<NumClusters; i++) { //for each cluster257 pnc1=itoa(Cluster[i].NumMembers,nc1,10);258 pnc2=itoa(i,nc2,10);259 strcpy(xs,"Cluster Center");260 strcat(xs,nc2);261 strcat(xs,"(1/");262 strcpy(ys,"(1/");263 strcat(xs,nc1);264 strcat(ys,nc1);265 strcat(xs,")(");266 strcat(ys,")(");267for (j=0; j<SizeVector; j++) { // clear workspace268 tmp[j]=0.0;269 } /* endfor */270for (j=0; j<Cluster[i].NumMembers; j++) { //traverse member vectors271 VectID=Cluster[i].Member[j];272for (k=0; k<SizeVector; k++) { //traverse elements of vector273 tmp[k] += Pattern[VectID][k]; // add (member) pattern elmnt into temp 274if (k==0) {275 strcat(xs,f2a(Pattern[VectID][k],3));276 } else {277 strcat(ys,f2a(Pattern[VectID][k],3));278 } /* endif */279 } /* endfor */280if(j<Cluster[i].NumMembers-1){281 strcat(xs,"+");282 strcat(ys,"+");283 }285 strcat(xs,")");286 strcat(ys,")");287 }288 } /* endfor */289for (k=0; k<SizeVector; k++) { //traverse elements of vector290 tmp[k]=tmp[k]/Cluster[i].NumMembers;291if (tmp[k] != Cluster[i].Center[k])292 ConvFlag=FALSE;293 Cluster[i].Center[k]=tmp[k];294 } /* endfor */295 printf("%s,\n",xs);296 printf("%s\n",ys);297 } /* endfor */298return ConvFlag;299 }300//输出聚类301void System::ShowClusters(){302int cl;303for (cl=0; cl<NumClusters; cl++) {304 printf("\nCLUSTER %d ==>[%f,%f]\n", cl,Cluster[cl].Center[0],Cluster[cl].Center[1]); 305 } /* endfor */306 }307308void System::SaveClusters(char *fname){309 }四、主调程序1void main(int argc, char *argv[])2 {34 System kmeans;5/*6 if (argc<2) {7 printf("USAGE: KMEANS PATTERN_FILE\n");8 exit(0);9 }*/10if (kmeans.LoadPatterns("KM2.DAT")==FAILURE ){11 printf("UNABLE TO READ PATTERN_FILE:%s\n",argv[1]);12 exit(0);13 }1415 kmeans.InitClusters();16 kmeans.RunKMeans();17 kmeans.ShowClusters();18 }五、输出结果1 Input patterns:2 Pattern[0]=(0.000,0.000)3 Pattern[1]=(1.000,0.000)4 Pattern[2]=(0.000,1.000)5 Pattern[3]=(2.000,1.000)6 Pattern[4]=(1.000,2.000)7 Pattern[5]=(2.000,2.000)8 Pattern[6]=(2.000,0.000)9 Pattern[7]=(0.000,2.000)10 Pattern[8]=(7.000,6.000)11 Pattern[9]=(7.000,7.000)12 Pattern[10]=(7.000,8.000)13 Pattern[11]=(8.000,6.000)14 Pattern[12]=(8.000,7.000)15 Pattern[13]=(8.000,8.000)16 Pattern[14]=(8.000,9.000)17 Pattern[15]=(9.000,7.000)18 Pattern[16]=(9.000,8.000)19 Pattern[17]=(9.000,9.000)2021 --------------------2223 Initial cluster centers:24 ClusterCenter[0]=(0.000000,0.000000)25 ClusterCenter[1]=(1.000000,0.000000)262728 PASS=129 The distance from pattern 0 to cluster 0is calculated as:30 d=sqrt( .0000+ .0000)31 Distance from pattern 0 to cluster 0is0.0000003233 The distance from pattern 0 to cluster 1is calculated as:35 Distance from pattern 0 to cluster 1is1.0000003637 patern 0 assigned to cluster 03839 The distance from pattern 1 to cluster 0is calculated as:40 d=sqrt( 1.0000+ .0000)41 Distance from pattern 1 to cluster 0is1.0000004243 The distance from pattern 1 to cluster 1is calculated as:44 d=sqrt( .0000+ .0000)45 Distance from pattern 1 to cluster 1is0.0000004647 patern 1 assigned to cluster 14849 The distance from pattern 2 to cluster 0is calculated as:50 d=sqrt( .0000+ 1.0000)51 Distance from pattern 2 to cluster 0is1.0000005253 The distance from pattern 2 to cluster 1is calculated as:54 d=sqrt( 1.0000+ 1.0000)55 Distance from pattern 2 to cluster 1is1.4142145657 patern 2 assigned to cluster 05859 The distance from pattern 3 to cluster 0is calculated as:60 d=sqrt( 4.0000+ 1.0000)61 Distance from pattern 3 to cluster 0is2.2360686263 The distance from pattern 3 to cluster 1is calculated as:64 d=sqrt( 1.0000+ 1.0000)65 Distance from pattern 3 to cluster 1is1.4142146667 patern 3 assigned to cluster 16869 The distance from pattern 4 to cluster 0is calculated as:70 d=sqrt( 1.0000+ 4.0000)71 Distance from pattern 4 to cluster 0is2.2360687273 The distance from pattern 4 to cluster 1is calculated as:74 d=sqrt( .0000+ 4.0000)75 Distance from pattern 4 to cluster 1is2.0000007677 patern 4 assigned to cluster 17879 The distance from pattern 5 to cluster 0is calculated as:80 d=sqrt( 4.0000+ 4.0000)81 Distance from pattern 5 to cluster 0is2.8284278283 The distance from pattern 5 to cluster 1is calculated as:84 d=sqrt( 1.0000+ 4.0000)85 Distance from pattern 5 to cluster 1is2.2360688687 patern 5 assigned to cluster 18889 The distance from pattern 6 to cluster 0is calculated as:90 d=sqrt( 4.0000+ .0000)91 Distance from pattern 6 to cluster 0is2.0000009293 The distance from pattern 6 to cluster 1is calculated as:94 d=sqrt( 1.0000+ .0000)95 Distance from pattern 6 to cluster 1is1.0000009697 patern 6 assigned to cluster 19899 The distance from pattern 7 to cluster 0is calculated as: 100 d=sqrt( .0000+ 4.0000)101 Distance from pattern 7 to cluster 0is2.000000102103 The distance from pattern 7 to cluster 1is calculated as: 104 d=sqrt( 1.0000+ 4.0000)105 Distance from pattern 7 to cluster 1is2.236068106107 patern 7 assigned to cluster 0108109 The distance from pattern 8 to cluster 0is calculated as: 110 d=sqrt( 49.0000+ 36.0000)111 Distance from pattern 8 to cluster 0is9.219544112113 The distance from pattern 8 to cluster 1is calculated as: 114 d=sqrt( 36.0000+ 36.0000)115 Distance from pattern 8 to cluster 1is8.485281116117 patern 8 assigned to cluster 1123 The distance from pattern 9 to cluster 1is calculated as: 124 d=sqrt( 36.0000+ 49.0000)125 Distance from pattern 9 to cluster 1is9.219544126127 patern 9 assigned to cluster 1128129 The distance from pattern 10 to cluster 0is calculated as: 130 d=sqrt( 49.0000+ 64.0000)131 Distance from pattern 10 to cluster 0is10.630146132133 The distance from pattern 10 to cluster 1is calculated as: 134 d=sqrt( 36.0000+ 64.0000)135 Distance from pattern 10 to cluster 1is10.000000136137 patern 10 assigned to cluster 1138139 The distance from pattern 11 to cluster 0is calculated as: 140 d=sqrt( 64.0000+ 36.0000)141 Distance from pattern 11 to cluster 0is10.000000142143 The distance from pattern 11 to cluster 1is calculated as: 144 d=sqrt( 49.0000+ 36.0000)145 Distance from pattern 11 to cluster 1is9.219544146147 patern 11 assigned to cluster 1148149 The distance from pattern 12 to cluster 0is calculated as: 150 d=sqrt( 64.0000+ 49.0000)151 Distance from pattern 12 to cluster 0is10.630146152153 The distance from pattern 12 to cluster 1is calculated as: 154 d=sqrt( 49.0000+ 49.0000)155 Distance from pattern 12 to cluster 1is9.899495156157 patern 12 assigned to cluster 1158159 The distance from pattern 13 to cluster 0is calculated as: 160 d=sqrt( 64.0000+ 64.0000)161 Distance from pattern 13 to cluster 0is11.313708162163 The distance from pattern 13 to cluster 1is calculated as: 164 d=sqrt( 49.0000+ 64.0000)165 Distance from pattern 13 to cluster 1is10.630146166167 patern 13 assigned to cluster 1168169 The distance from pattern 14 to cluster 0is calculated as: 170 d=sqrt( 64.0000+ 81.0000)171 Distance from pattern 14 to cluster 0is12.041595172173 The distance from pattern 14 to cluster 1is calculated as: 174 d=sqrt( 49.0000+ 81.0000)175 Distance from pattern 14 to cluster 1is11.401754176177 patern 14 assigned to cluster 1178179 The distance from pattern 15 to cluster 0is calculated as: 180 d=sqrt( 81.0000+ 49.0000)181 Distance from pattern 15 to cluster 0is11.401754182183 The distance from pattern 15 to cluster 1is calculated as: 184 d=sqrt( 64.0000+ 49.0000)185 Distance from pattern 15 to cluster 1is10.630146186187 patern 15 assigned to cluster 1188189 The distance from pattern 16 to cluster 0is calculated as: 190 d=sqrt( 81.0000+ 64.0000)191 Distance from pattern 16 to cluster 0is12.041595192193 The distance from pattern 16 to cluster 1is calculated as: 194 d=sqrt( 64.0000+ 64.0000)195 Distance from pattern 16 to cluster 1is11.313708196197 patern 16 assigned to cluster 1198199 The distance from pattern 17 to cluster 0is calculated as: 200 d=sqrt( 81.0000+ 81.0000)201 Distance from pattern 17 to cluster 0is12.727922207 patern 17 assigned to cluster 1208209 The new cluster centers are now calculated as:210 Cluster Center0(1/3)( .000+ .000+ .000),211 (1/3)( .000+ 1.000+ 2.000)212 Cluster Center1(1/15)( 1.000+ 2.000+ 1.000+ 2.000+ 2.000+ 7.000+ 7.000+ 7.000+ 8 213 .000+ 8.000+ 8.000+ 8.000+ 9.000+ 9.000+ 9.000),214 (1/15)( .000+ 1.000+ 2.000+ 2.000+ .000+ 6.000+ 7.000+ 8.000+ 6.000+ 7.000+ 8.00 2150+ 9.000+ 7.000+ 8.000+ 9.000)216 Cluster centers:217 ClusterCenter[0]=(0.000000,1.000000)218 ClusterCenter[1]=(5.866667,5.333333)。
生物大数据技术中的聚类分析方法
生物大数据技术中的聚类分析方法生物大数据技术的迅猛发展为科研人员提供了丰富的数据资源，然而如何从庞大的数据中提取有意义的信息，成为了生物信息学研究的重要课题之一。
在生物大数据分析中，聚类分析方法被广泛应用，它通过将相似的样本或数据点归为一类，从而揭示数据集中的隐藏模式和结构。
本文将介绍生物大数据技术中的聚类分析方法，并剖析其应用于生物学研究的意义。
聚类分析是一种无监督学习的方法，其目标是根据数据点的相似性，将它们划分为不同的群组或簇。
在生物领域，聚类分析方法适用于多种应用场景，如基因表达数据的分类、蛋白质序列的聚类和进化树的构建等。
下面将介绍几种常用的生物大数据技术中的聚类分析方法。
1. K-means聚类算法：K-means算法是一种常见的聚类分析方法，其基本思想是将数据集分成K个簇，使得簇内的数据点相互之间的距离最小，并使得簇与簇之间的距离最大化。
在生物学研究中，K-means算法可以用于基因表达数据的分类。
通过将基因表达矩阵中的每一行看作一个数据点，将基因按照表达水平划分为不同的簇，可以帮助研究人员发现基因表达的模式和规律。
2. 层次聚类分析：层次聚类分析是一种基于样本之间相似性的聚类方法，其通过计算数据点之间的距离或相异度，并逐步将相似的数据点合并为一个簇。
这种方法能够形成一棵聚类树，可以将样本按照不同的层次进行分类。
在生物学研究中，层次聚类分析可以应用于多个领域，如RNA测序数据的组织分类、蛋白质序列的聚类和系统发育关系的推断等。
3. 基于密度的聚类方法：基于密度的聚类方法将样本点集划分为不同的簇，其中每个簇代表着一个高密度的区域，被低密度或离群点所包围。
这种聚类方法适用于具有复杂形状和不规则分布的数据集。
在生物学研究中，基于密度的聚类方法可以用于DNA甲基化数据的挖掘、蛋白质相互作用网络的簇划分等。
4. 基于模型的聚类方法：基于模型的聚类方法是在给定概率模型的情况下，将数据点分配到不同的簇中。
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。
python_一维数据的k-means算法_概述及解释说明
python 一维数据的k-means算法概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文将介绍K-means算法在处理一维数据上的应用。
K-means算法是一种常用的聚类分析方法，可帮助我们将数据集划分为不同的簇。
聚类分析是一种无监督学习方法，通过找到数据中的相似性来对其进行分类，从而提取出隐藏在数据背后的模式和特征。
1.2 文章结构本文共包含以下几个部分：引言、K-means算法概述、一维数据的K-means 算法解释、示例与实现讲解以及结论与展望。
在引言部分，我们将提供一个简要介绍并概括本文所要讨论的主题。
接下来，在K-means算法概述中，我们将详细解释该算法的原理、步骤说明以及适用的场景。
然后，我们会详细探讨如何在一维数据上应用K-means算法，并对其中涉及到的数据预处理、聚类中心计算与更新以及聚类结果评估与迭代调整进行解释。
紧接着，在示例与实现讲解部分，我们将通过具体示例来演示如何使用Python 编写代码实现一维数据的K-means算法，并给出结果可视化和分析解读。
最后，在结论与展望部分，我们将总结本文的主要观点和发现，并展望未来关于K-means算法在一维数据上的研究方向和应用场景的拓展。
1.3 目的本文的目标是为读者提供对K-means算法在处理一维数据时的全面了解和应用指导。
通过阅读本文，读者将了解K-means算法的基本原理、步骤说明以及适用场景，并能够根据具体需求编写代码实现该算法并进行结果分析和解释。
同时，我们还希望通过本文对一维数据的K-means算法进行详细讲解，加深读者对该算法在实际问题中的应用理解和掌握能力。
2. K-means算法概述：2.1 算法原理：K-means算法是一种基于聚类的机器学习算法，主要用于将一组数据分成k 个不同的簇。
该算法通过计算数据点与各个簇中心之间的距离来确定每个数据点所属的簇，并且不断迭代更新簇中心以优化聚类结果。
其核心思想是最小化数据点到其所属簇中心的欧氏距离平方和。
Kmeans算法的应用实例（Matlab版本）
Kmeans算法的应⽤实例（Matlab版本）K-means是⼀种经典的聚类算法，是⼗⼤经典数据挖掘算法之⼀。
K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中⼼进⾏聚类，对最靠近他们的对象归类。
通过迭代的⽅法，逐次更新各聚类中⼼的值，直⾄得到最好的聚类结果。
假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下： （1）适当选择c个类的初始中⼼； （2）在第k次迭代中，对任意⼀个样本，求其到c个中⼼的距离，将该样本归到距离最短的中⼼所在的类； （3）利⽤均值等⽅法更新该类的中⼼值； （4）对于所有的c个聚类中⼼，如果利⽤（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。
该算法的最⼤优势在于简洁和快速。
算法的关键在于初始中⼼的选择和距离公式。
K-means算法的应⽤之⼀就是图像的压缩。
假设有⼀张1600*2400⼤⼩的RGB图，那么需要1600*2400*3字节的空间来存放每个像素的三个通道值。
如果这是⼀张颜⾊单调的图⽚，我们就可以把颜⾊相近的像素点归类，⽤同⼀组RGB值来表⽰他们，把这组RGB值放⼊调⾊板的x 位置，原图⽚中属于这⼀聚类的像素点只需要保存x值，然后根据x值到调⾊板查找RGB值。
如果把⼀张图⽚的所有颜⾊聚成256个类，那么只需要1600*2400*1个字节来保存每个像素的调⾊板索引值，和256*3个字节保存调⾊板。
尽管这⼀过程会使照⽚的⾊彩略有失真，但是它可以⼤⼤节省存储空间。
下⾯是k-means算法的Matlab代码。
图⽚的像素按照RGB值被归为10个聚类，分别是原图像和聚类后的图像。
如果增加聚类的个数，图像的效果会有所改善。
K-Means主要有两个最重⼤的缺陷——都和初始值有关：K 是事先给定的，这个 K 值的选定是⾮常难以估计的。
很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。
（ ISODATA 算法通过类的⾃动合并和分裂，得到较为合理的类型数⽬ K）K-Means算法需要⽤初始随机种⼦点来搞，这个随机种⼦点太重要，不同的随机种⼦点会有得到完全不同的结果。
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课题：项目6 分析大数据第2部分运用大数据分析Kmeans算法实战课次：第19次教学目标及要求：
（1）任务1 安装Scikit Learn 库（掌握）
（2）任务2 解析KMeans算法（掌握）
（3）任务3 运用KMeans算法实战（熟练掌握）
教学重点：
（1）任务2 解析KMeans算法（掌握）
（2）任务3 运用KMeans算法实战（熟练掌握）
教学难点：
（1）任务2 解析KMeans算法（掌握）
（2）任务3 运用KMeans算法实战（熟练掌握）
思政主题：
旁批栏：
教学步骤及内容：
1.课程引入
2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍
（1）任务1 安装Scikit Learn 库（掌握）
（2）任务2 解析KMeans算法（掌握）
（3）任务3 运用KMeans算法实战（熟练掌握）
3.本次课的教学内容
（1）任务1 安装Scikit Learn 库（掌握）
Scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy
和matplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口，可以让用户
简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。
分类是指识别给定对象的所属类别，属于监督学习的范畴，最常见的应
用场景包括垃圾邮件检测和图像识别等。
目前Scikit-learn已经实现的算法
包括支持向量机（SVM）、K-近邻、逻辑回归、随机森林、决策树及多层
感知器（MLP）神经网络等。
回归是指预测与给定对象相关联的连续值属性，最常见的应用场景包括
- 1 -。